核心新增特性：全面强化数据处理能力
数据库对象管理：功能更完善，操作更灵活
• 大型对象支持：关系引擎新增 BLOB（二进制大型对象）与 CLOB（字符型大型对象）支持，覆盖 DDL、DML、DCL 全生命周期操作，满足复杂数据存储需求。
• 触发器支持：关系引擎支持触发器的创建、修改、删除操作，提供灵活的触发条件和事件设置。
• 存储过程支持：新增存储过程功能，支持创建、查看、编辑、检查、运行、重命名、删除等操作，兼容完整 SQL语法和特殊语法结构。
• 注释功能增强：创建时序库、关系库、时序表、关系表时可直接添加注释，无需后续单独配置，提升数据资产可理解性。
数据管理与查询：效率再升级，场景更适配
• 实时压缩优化 ：时序数据入库时支持实时压缩，可根据数据类型自适应选择最优压缩算法，平衡存储成本与处理效率。
• 最值上下文查询 ：使用 min 或 max 函数查询时序数据时，可同时获取该值所在行的其他字段。
• 导入导出升级 ：支持以 SQL 格式导出数据，同时兼容强制访问控制属性的导入与导出，保障数据迁移的完整性与安全性。
• 时序数据处理 ：
1. 流计算支持：可创建并管理实时流计算任务，提供多类触发模式，支持乱序与过期数据处理策略，计算结果支持订阅与发布，满足实时数据洞察需求。
2. 数据推送：支持将 DDL 操作推送至 Kafka。
分布式架构优化：稳定性与性能双提升
•
数据分布优化
1. 关系数据：
① 支持建表/改表时指定哈希、范围或列表分区方式，支持设置分区区域
② 支持哈希分片索引功能，建表时定义哈希分区主键，改表时创建哈希分区
2. 时序数据：
① 支持改表时指定哈希分区方式，支持设置分区区域
② 支持建表时指定哈希值大小，决定最大数据分片数③ 支持控制后台数据自动均衡及死亡节点副本补足行为
• 写入性能优化：支持延长 raft log 落盘周期，合并 raft log 和 WAL，提升多副本集群写入性能
• 数据同步监控：查看主副本与从副本间数据同步延迟
生态与工具升级：降低开发与运维成本
生态与工具升级：降低开发与运维成本
系统与开发工具适配
• 操作系统支持：新增 KylinOS V10 SP2 兼容，覆盖更多国产化部署场景。
• KaiwuDB 开发者中心：
1. 系统兼容：新增 Apple M 系列芯片 macOS 支持，适配更多开发者设备。
2. 功能增强：支持存储过程与触发器管理，一站式完成对象配置。
3. 易用性优化：支持数据源连接复制粘贴，减少重复操作，提升开发效率。
• 性能测试工具：推出基于 TSBS 的时序数据库性能测试工具（kwdb-tsbs），可生成标准化数据集，快速对 KWDB 读写性能进行基准测试，助力性能验证与调优。
生态兼容
• Flink 深度集成：提供 KaiwuDB Flink Connector 连接器，支持通过 DataStream API 与 Flink Table 实现双向数据流转，具备自动类型映射、灵活参数配置、并发读取优化等核心能力，无缝衔接流计算场景。
• Kafka 数据直写：支持 Kafka 数据直接写入 KWDB 关系引擎，简化数据接入链路，降低实时数据处理门槛。
功能调整说明（后续将逐步完善）
功能调整说明（后续将逐步完善）
当前版本 暂不支持以下功能，团队将根据社区需求在后续版本中持续迭代优化：
•
• 库表设置： 时序库自定义分区间隔、时序表活跃时间与分区间隔设置。
• 数据写入： 去重策略的 merge 模式（相同时间戳数据去重合并）。
• 数据存储： 预分配空间管理、磁盘分区空间查看。
• 数据压缩： 周期性压缩（已优化为在线实时压缩）、压缩算法与压缩级别设置、即时压缩。
KAT（KaiwuDB 智能体工具）
KAT（KaiwuDB 智能体工具）
KaiwuDB Agent Tools（简称 KAT）是一款基于 MCP 协议的智能助手，专为 KaiwuDB/KWDB 用户打造。它将自然语言处理与数据库深度结合，让用户通过简单的对话即可完成 KaiwuDB/KWDB 的产品使用智能问答、自动化安装部署、自然语言查询分析、故障诊断和性能调优。通过借助语言模型智能提示能力、结合知识库和向量搜索技术，降低 KaiwuDB/KWDB 的学习、使用和运维成本，提升数据交互效率，助力企业轻松驾驭数据洞察。
目前 KAT 已正式开放试用，如需试用请在 https://www.kaiwudb.com/support 提交试用申请。
升级指引
升级指引
KWDB 2.x 版本用户可通过 “导入导出” 方式平滑升级至 3.0.0 版本，升级过程中如有疑问，可通过社区渠道获取支持。
参与共建
参与共建
KWDB 开源社区期待您的参与！无论是功能反馈、Bug 提交，还是代码贡献、场景分享，都能助力 KWDB 持续进化。欢迎通过 Gitee Issue、社区微信群等渠道与我们交流，共同推动 AIoT 数据处理技术的发展，重塑产业智能边界！
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