GreptimeDB 基于 Apache DataFusion | AI生成和翻译
GreptimeDB 作为一款面向可观测性数据（如指标、日志和追踪）的开源云原生时序数据库，其查询引擎完全构建于 Apache DataFusion 之上，因此将 DataFusion 作为核心依赖。DataFusion 是一个用 Rust 编写的高性能、可扩展的查询规划、优化与执行框架，通过利用 Apache Arrow 的内存列式数据格式实现高效处理。
核心依赖关系的关键原因：
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性能与效率：DataFusion 借助 Arrow 的零拷贝数据模型实现快速查询执行，该模型能最小化序列化开销并支持向量化操作。这对于 GreptimeDB 在处理海量时序数据时保持高速查询至关重要。
- 可扩展性与定制化：GreptimeDB 对 DataFusion 进行了时序特化功能扩展，包括：
- 支持将 PromQL（Prometheus 查询语言）作为可观测性查询方言
- 针对时序工作负载优化的增强 SQL 语法
- 与外部二级索引集成以加速查询
- 在查询各阶段（如规划、重写、执行）应用的领域专用优化规则
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模块化架构：DataFusion 作为灵活框架，使 GreptimeDB 能够在其分布式组件（如计算存储分离架构）间协调查询。这种模块化特性有助于构建适应不同场景（实时分析与历史聚合）的定制化查询方案。
- 生态兼容性：通过继承 DataFusion 的内置函数（标量函数、窗口函数、数组函数等），GreptimeDB 原生具备丰富的 SQL 能力，在减少开发工作量的同时确保与 Apache Arrow 等数据生态的兼容性。
若没有 DataFusion，GreptimeDB 需从零实现完整查询引擎，这将耗费大量资源且难以维护。而依托该依赖项，GreptimeDB 既能加速开发进程，又能提供生产级的查询性能。
Greptime 工程师夏锐航在 CMUDB 研讨会分享——Apache DataFusion 数据库实践
函数列表 | GreptimeDB 技术文档