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CarbonData是一个高性能的数据解决方案，目标是实现一份数据支持多种分析场景，包括BI分析，即席SQL查询，明细数据分析，流式分析等。CarbonData已经部署在许多企业生产环境中，例如一个规模较大的场景，支持单个表5PB数据(超过10万亿条记录)上明细数据分析，响应时间小于3秒!

下面是1.4.0支持的新特性介绍。

Carbon Core

数据加载性能提升

通过增强入库过程中的IO读写(包括排序临时文件改进，分区排序，免拷贝等)，数据加载性能得到了显着提高。 在其中一个生产环境中，与上一版本相比，我们观察到多达300%的改进，加载吞吐量从35MB每秒每节点提升到102MB每秒每节点。

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2。JSON数据，Schema通过Avro对象表达。

针对OLAP场景的增强

支持在Streaming Table里使用预汇聚

在上个版本中，一个表格不能同时进行流式入库和创建预汇聚表（preaggregate DataMap），在1.4.0中去除了这个限制。现在您可以在流式表上创建预聚合表，既缩短了数据从产生到可分析的时间， 也可以利用预汇总表来提高查询性能。此特性的实现机制是把一个查询分为两个部分，一部分查询流数据，另一部分查询预聚合数据，最终系统自动合并查询结果。 由于预聚合数据比原始数据少得多，所以使查询更快。

预聚合表支持分区

针对分区表，用户创建预汇聚表（preaggregate DataMap）后，预汇聚表会具备相同的分区属性（相同的分区列）。由于此时主表和预汇聚表的分区是Aligned的，因此当您在主表上执行数据管理操作(如创建/删除/覆盖写分区)时， 同样的操作将在聚合表上自动完成，使两者保持同步。例如，用户可以创建一个天分区表，每天导入数据到新分区，这样系统也会自动完成对应预汇聚表的新分区导入。

物化视图(Alpha功能)

与1.3.0版中引入的预汇聚表（preaggregate DataMap）相比，1.4.0中引入了功能更强大的物化视图（mv DataMap），它可以涵盖更多的 OLAP分析场景。用户通过类似的DataMap语句(CTAS)创建，删除，显示物化视图，在查询时系统会根据查询条件和执行成本找到合适的物化视图，将查询语句重写为针对物化视图的查询，提升查询性能。

CarbonData物化视图作为一个长期演进特性，目前支持SPJGH的形式(select-predicate-join-groupby-having)，用户可以创建单表或多表的汇聚表，也可以针对单表只做过滤，不做汇聚。

这个特性目前是Alpha版本，目前仍存在不完善的地方，不建议在生产系统中使用，但我们鼓励所有用户在非生产系统中试用，该特性会在未来版本中逐步改进。