引言
Databend 作为新一代云原生数据仓库，提供了六百多个内置函数，满足了大部分用户的需求。然而，随着业务的增长，需求也变的日新月异，内置的函数可能无法服务用户变化的需求。在这种场景下， Databend 提供了多种用户自定义函数(UDF)实现方式，满足不同场景下的数据处理需求。
本文将深入探讨三种 UDF 形态：Lambda UDF、UDF Script 和 External UDF Server，并通过具体的案例展示它们的实现方式，最后进行性能对比分析。
Lambda UDF：纯 SQL 定义的函数语法糖
Lambda UDF 是 Databend 中最简单的 UDF 形式，完全通过 SQL 语句定义和执行表达式，适合简单的数据转换和计算。
我们可以在 SQL 中定义一个闭包函数，然后进行调用。
Lambda UDF 示例:
🐳 root@default:) CREATE FUNCTION plus_3 AS (a,b,c) -> a + b + c;
🐳 root@default:) select plus_3(1,2,3);
╭─────────────────╮│ plus_3(1, 2, 3) ││ UInt8 │├─────────────────┤│ 6 │╰─────────────────╯
🐳 root@default:) CREATE FUNCTION age AS (d) -> date_diff(year, d, now());
🐳 root@default:) select age('1992-01-01'::Date);
╭─────────────────────────╮│ age('1992-01-01'::DATE) ││ Int64 │├─────────────────────────┤│ 33 │╰─────────────────────────╯
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它的特点：
纯 SQL 实现，无需外部语言支持
无法支持递归调用
执行性能受表达式定义影响
UDF Script：多语言扩展能力
Databend 引擎中支持内嵌的多语言执行器, 可以执行通过 Python、JavaScript 和 WASM 编写 UDF Script，适合复杂业务逻辑实现。
Databend 使用了 pyo3 引擎来执行 Python script, 我们可以通过如下方式定义一个简单的 Python UDF。
CREATE FUNCTION fib_python ( Int32 ) RETURNS Int32 LANGUAGE python HANDLER = 'fib' AS $$def fib(n): a, b = 0, 1 for _ in range(n): a, b = b, a + b return a$$;
select plus_3(1,2,3);╭─────────────────╮│ plus_3(1, 2, 3) ││ UInt8 │├─────────────────┤│ 6 │╰─────────────────╯
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Databend 使用了 rquickjs 引擎来执行 Javascript, 我们可以通过如下方式定义一个简单的 Javascript UDF。
CREATE OR REPLACE FUNCTION fib_js ( Int32 ) RETURNS Int32 LANGUAGE JAVASCRIPT HANDLER = 'fib' AS $$export function fib(n) { let a = 0, b = 1; for (let i = 0; i < n; i++) { [a, b] = [b, a + b]; } return a}$$;
🐳 root@default:) select fib_js(10);
╭─────────────────╮│ fib_js(10) ││ Nullable(Int32) │├─────────────────┤│ 55 │╰─────────────────╯
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特点：
支持完整语言特性，实现复杂逻辑
Python UDF 特别适合数据科学和 AI 集成
JavaScript UDF 适合轻量级数据处理，同时兼顾沙箱安全性
UDF script 属于 Databend 企业特性
WASM UDF 你可以使用 rust 代码来实现 UDF， 然后编译到 Wasm target 中，示例教程。
创建一个项目，Cargo.toml 包含 arrow-udf 依赖
[package]name = "arrow-udf-example"version = "0.1.0"
[lib]crate-type = ["cdylib"]
[dependencies]arrow-udf = "0.8"
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使用 #[function] 宏来定义你的函数
use arrow_udf::function;
#[function("fib(int) -> int")]fn fib(n: i32) -> i32 { let (mut a, mut b) = (0, 1); for _ in 0..n { let c = a + b; a = b; b = c; } a}
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然后编译到 wasm32-wasip1
cargo build --release --target wasm32-wasip1
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将生成的 result.wasm 文件传到 databend stage 中，并定义 wasm udf 函数
🐳 root@default:) create stage s_udf;🐳 root@default:) put fs:///tmp/arrow_udf_example.wasm @s_udf/;
╭─────────────────────────────────────────────────╮│ file │ status │ size ││ String │ String │ UInt64 │├─────────────────────────────┼─────────┼─────────┤│ /tmp/arrow_udf_example.wasm │ SUCCESS │ 1279392 │╰─────────────────────────────────────────────────╯
🐳 root@default:) CREATE OR REPLACE FUNCTION fib_wasm (INT) RETURNS INT LANGUAGE wasm HANDLER = 'fib' AS $$@s_udf/arrow_udf_example.wasm$$;
🐳 root@default:) select fib_wasm(10::Int32); ╭─────────────────────╮│ fib_wasm(10::Int32) ││ Nullable(Int32) │├─────────────────────┤│ 55 │╰─────────────────────╯
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External UDF Server：灵活解耦的外部 UDF 服务
通过 Arrow Flight 协议与外部 UDF Server 通信，适合将已有的服务和 Databend 互联互通。
Example:
启动 UDF Server（Python 示例）：
from databend_udf import udf, UDFServerimport logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
@udf( input_types=["INT"], result_type="INT", skip_null=True,)def fib(n: int) -> int: a, b = 0, 1 for _ in range(n): a, b = b, a + b return a
if __name__ == "__main__": udf_server = UDFServer( location="0.0.0.0:8815" ) udf_server.add_function(fib) udf_server.serve()
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在 Databend 中注册外部函数：
🐳 root@default:) CREATE OR REPLACE FUNCTION fib_server (INT) RETURNS INT LANGUAGE python HANDLER = 'fib' ADDRESS = 'http://0.0.0.0:8815';
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调用示例：
🐳 root@default:) select fib_server(10);
╭─────────────────╮│ fib_server(10) ││ Nullable(Int32) │├─────────────────┤│ 55 │╰─────────────────╯
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特点：
需要可靠的网络交互
支持灵活的参数配置:支持批量处理（默认 65536 行/批）
可横向扩展 UDF 服务节点来提高性能
适合与现有微服务架构集成, 与 Databend 服务解耦, 可以与任何支持 Arrow Flight 协议的语言交互
性能对比分析
在单机内存环境下（Databend v1.3.0，16GB RAM），计算 fib(x) 的性能对比：
性能测试环境： Intel(R) Core(TM) i9-12900KF 24C archlinux
SQL:
select fib((n % 10) ::Int32) from range(1, 1000000) t(n) ignore_result;
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*注：External UDF 耗时包含网络通信，实际处理时间会更短。
性能优化建议：
简单逻辑优先使用 Lambda UDF
复杂计算考虑 Python/JavaScript UDF
高并发场景使用 External UDF 并部署多个服务节点
UDF 选型指南
根据您的业务需求选择合适的 UDF 类型：
结语：扩展您的数据能力
Databend 的多形态 UDF 支持为数据处理提供了极大的灵活性。无论您需要快速实现简单转换，还是集成复杂业务逻辑，或是构建分布式计算管道，都能找到合适的解决方案。
参考文档：
关于 Databend
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