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版本：Nightly

版本升级

概览​

本指南提供 GreptimeDB 的升级说明，包括每个版本的兼容性信息和破坏性变更。升级前，请确保查看与你的升级路径相关的破坏性变更。

升级时，请查看当前版本之后、直到目标版本为止的各版本变更。查看中间版本的变更 不代表必须逐个安装这些版本；实际升级步骤请遵循下方支持的升级路径。

完整的版本历史和功能新增，请参见发行说明。

升级到 v1.2 的路径​

从 v1.0 或 v1.1 到 v1.2​

如果你当前运行的是 v1.0 或 v1.1，可以直接升级到 v1.2。升级前，请先查看 从 v1.0 或 v1.1 升级到 v1.2，并完成 升级检查清单中的相关检查。 如果当前版本是 v1.0，还需查看 v1.1 的 Metric Engine 变更。

从 v0.17 或更早版本到 v1.2​

如果你要从 v0.17 或更早版本升级到 v1.2，请先查看下方适用的 v1.0 升级路径， 再处理 v1.2 的破坏性变更。

如果使用 Metric Engine，还需查看 v1.0 的压缩建议 和 v1.1 的 Metric Engine 变更。

升级到 v1.0 的路径​

从 v0.16 到 v1.0​

如果你当前运行的是 v0.16，可以直接升级到 v1.0。请参见从 v0.16 升级到 v1.0 了解所有相关的破坏性变更。

从 v0.17 到 v1.0​

如果你当前运行的是 v0.17，可以直接升级到 v1.0。请参见从 v0.17 升级到 v1.0 了解破坏性变更。

从更早版本升级​

重要提示： 本指南仅涵盖从 v0.16 及更高版本的升级。

如果你运行的版本早于 v0.16，必须先按照当前版本的升级文档升级到 v0.16。成功升级到 v0.16 后，再使用本指南升级到 v1.0。

各版本的破坏性变更​

从 v1.0 或 v1.1 升级到 v1.2​

移除 PromQL holt_winters​

影响： PromQL 查询解析

holt_winters 这个名字已被移除。它只是为向后兼容保留的别名，函数本身没有变化， 仍然可以通过 double_exponential_smoothing 使用 —— 这个名字在 v1.2 之前就已经 支持。

需要的操作：

  • 在仪表盘、录制规则、告警规则和 API 调用方中搜索 holt_winters(

  • 把每处调用改名为 double_exponential_smoothing(...)，参数和结果完全一致：

    # v1.2 之前
    holt_winters(prom_series[10s], 0.5, 0.1)

    # v1.2 及之后
    double_exponential_smoothing(prom_series[10s], 0.5, 0.1)

  • 修改后在预发环境重新执行这些查询

拒绝 fill、fill_left 和 fill_right PromQL 修饰符​

影响： 为避免错误查询计划而收紧 PromQL 兼容性

v1.2 升级了 PromQL 解析器，二元运算符修饰符 fill、fill_left 和 fill_right 因此首次在语法上变得合法，例如 metric_a + fill(0) metric_b。GreptimeDB 并未 实现它们所需的 outer join 语义，因此会直接拒绝这类用法（无论是直接使用还是嵌套 使用），而不是把它们当作普通的 inner join 来规划。

更早的版本根本无法解析这些修饰符，所以 v1.2 之前能正常工作的查询都不受影响。 这也与 SQL 的 RANGE ... FILL 子句无关，后者没有变化。

需要的操作：

  • 在 PromQL 表达式中搜索 fill(、fill_left( 和 fill_right(
  • 重写受影响的查询，使其不再依赖这些修饰符

Pipeline 整数缩窄现在遵循 on_failure​

影响： Pipeline 类型转换正确性

当 pipeline 把整型输入或数字字符串转换为无法容纳该值的声明整型时，该值不再按 模运算回绕，而是遵循该转换的 on_failure 策略。此前 -1 写入 uint8 会存成 255，256 写入 int8 会存成 0。

这适用于 int8、int16、int32、uint8、uint16 和 uint32，也适用于写入 int64 和 uint64 时的跨符号转换。本次发布中，浮点数转整数的行为保持不变。

需要的操作：

  • 检查会写入窄整数类型字段的 pipeline，以及可能把负值写入无符号类型的 pipeline
  • 如果这些 pipeline 依赖了回绕行为，请在升级前扩大目标类型，或显式配置 on_failure 策略
  • 使用 POST /v1/pipelines/_dryrun 或有代表性的预发数据，验证边界值现在会 产生预期的错误、默认值或 null 结果

本地 SQL 文件访问现在受沙箱限制​

影响： 读写本地文件的 COPY 与外部表工作流

单机部署现在会把本地 SQL 文件路径解析到 storage.copy_root （默认 <data_home>/copy）之内；分布式部署则完全拒绝本地文件 SQL 访问。

需要的操作：

  • 识别引用本地路径的 COPY 语句和外部表
  • 如果你使用单机部署，请将这些文件移动到沙箱目录下，或把 storage.copy_root 指向专用目录，或将工作流迁移到对象存储
  • 如果你运行的是分布式服务，请在升级前把本地文件工作流迁移到 S3、OSS、 GCS 或 AzBlob
  • 详细迁移步骤请参见迁移本地 SQL 文件访问

移除 sparse_primary_key_encoding 配置​

影响： Metric engine 配置清理

GreptimeDB 现在始终为 metric 表使用稀疏主键编码，sparse_primary_key_encoding 选项已被移除。配置文件中若仍保留该项，不会导致启动失败，该项会被忽略。

需要的操作：

  • 从配置文件、Helm values 和自动化模板的 [region_engine.metric] 块中移除 sparse_primary_key_encoding。如果更早的 experimental_sparse_primary_key_encoding 还在，也一并删掉。
  • 如果你之前设置过 sparse_primary_key_encoding = false，请注意 v1.2 已经不再提供关闭该行为的选项
  • 使用清理后的配置在预发环境重启一次，确认部署已不再依赖这些被移除的设置

从 v1.0.x 升级到 v1.1.4​

OSS 凭证优先级​

影响： 升级后访问 OSS 时使用的 RAM 角色可能发生变化。

从 v1.0.x 升级到 v1.1.4 后，OSS 会优先获取 ECS RAM Role 凭证，再获取 OIDC 凭证。 如果两者均可用，但 ECS 角色缺少所需的 OSS 权限，建表或写入可能返回 403 PermissionDenied。

操作要求：

如果需要使用 OIDC 角色，在 GreptimeDB 进程环境中设置 ALIBABA_CLOUD_ECS_METADATA_DISABLED=true，并重启相关实例。 凭证获取顺序请参见阿里云 OSS 凭证。

从 v0.17 升级到 v1.0​

如果使用 Metric Engine 表，从 v0.17 升级到 v1.0 或更高版本前，请查看 压缩建议。

移除 Jaeger HTTP Header​

影响： HTTP header 废弃

HTTP header x-greptime-jaeger-time-range-for-operations 已被废弃并移除。

需要的操作：

  • 如果你在 Jaeger 数据源或代理中配置了此 header，请从配置中移除
  • 此 header 将不再有任何效果

Metric Engine 默认启用稀疏主键编码​

影响： 默认配置变更，带来性能提升

Metric Engine 现在默认启用稀疏主键编码，以提高指标场景的存储效率和查询性能。

配置变更：

  • 新的默认值： sparse_primary_key_encoding = true
  • 已废弃： experimental_sparse_primary_key_encoding（请使用 sparse_primary_key_encoding 代替）

需要的操作：

  • 此变更不会导致数据格式兼容性问题
  • 所有指标表将默认自动使用稀疏编码
  • 如果想继续使用旧的编码方法，请显式设置： 
    [[region_engine]]
    [region_engine.metric]
    sparse_primary_key_encoding = false

greptime_identity Pipeline JSON 行为变更​

影响： JSON 处理逻辑变更

greptime_identity pipeline 中的 JSON 处理逻辑发生了重大变化：

新行为：

  • 嵌套的 JSON 对象会自动展平为使用点号分隔的独立列（例如 object.a、object.b）
  • 数组存储为 JSON 字符串而不是 JSON 对象
  • flatten_json_object 参数已被移除
  • 新的 max_nested_levels 参数控制展平深度（默认：10 层）
  • 当超过深度限制时，剩余的嵌套结构将序列化为 JSON 字符串

需要的操作：

  1. 检查使用 greptime_identity 的 pipeline 配置
  2. 移除已废弃的 flatten_json_object 参数的任何使用
  3. 调整引用嵌套 JSON 字段的查询以使用新的点号表示法
  4. 如果有深层嵌套的 JSON（>10 层），考虑适当设置 max_nested_levels

示例：

v0.17 之前：

{ "user": { "name": "Alice", "age": 30 } }

存储为单个 JSON 列。

v1.0 之后：

user.name = "Alice"
user.age = 30

存储为独立的列。

Metric Engine TSID 生成算法变更​

影响： 时间序列 ID 生成优化，对查询有影响

TSID（时间序列 ID）生成算法已通过将 mur3::Hasher128 替换为高性能的 fxhash::FxHasher 进行优化，包括针对没有 NULL 标签的序列的快速路径。

性能提升：

  • 常规场景：快 5-6 倍
  • 包含 NULL 标签的场景：快约 2.5 倍

破坏性变更影响：

这是一个破坏性变更，影响时间序列识别：

  • 升级前（时间 < t）： 数据使用旧算法生成 TSID
  • 升级后（时间 > t）： 数据使用新算法生成 TSID

查询行为：

  • 时间范围跨越升级时间 t 的查询可能在时间 t 附近出现轻微的时间序列匹配差异
  • 时间范围不包含 t 的查询不受影响

需要的操作：

选择以下升级策略之一：

  1. 直接升级（推荐给大多数用户）：

    • 接受升级时间附近的轻微查询差异
    • 适用于可以接受升级时间附近近似结果的场景

  2. 导出-升级-导入（零容忍场景）：

    • 如果无法接受任何差异，使用此完全兼容的升级方法：
      1. 升级前导出所有数据
      2. 升级到 v1.0
      3. 将数据导入回新版本
    • 参考备份与恢复文档

从 v0.16 升级到 v1.0​

如果你从 v0.16 升级，需要查看：

  1. 从 v0.17 到 v1.0 的所有破坏性变更（如上所列）
  2. v0.17.0 的破坏性变更（如下所列）

这确保你了解 v0.16 和 v1.0 之间发生的所有变更。

v0.17.0 破坏性变更​

有序集聚合函数​

影响： SQL 语法变更

有序集聚合函数现在需要 WITHIN GROUP (ORDER BY …) 子句。

之前：

SELECT approx_percentile_cont(latency, 0.95) FROM metrics;

之后：

SELECT approx_percentile_cont(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY latency) FROM metrics;

需要的操作： 更新所有使用有序集聚合函数（approx_percentile_cont、approx_percentile_cont_weight 等）的查询，包含 WITHIN GROUP (ORDER BY …) 子句。

MySQL 协议注释样式​

影响： 注释语法严格性

MySQL 协议中不再允许不正确的注释样式。注释必须以 -- 开头，而不是 ---。

之前：

--- 这是一个注释
SELECT * FROM table;

之后：

-- 这是一个注释
SELECT * FROM table;

需要的操作： 更新任何使用 --- 样式注释的 SQL 脚本或查询，改用标准的 -- 格式。

v1.0 的其他变更（非破坏性）​

v1.0.0-beta.3​

缓存配置改进​

缓存架构已重构以获得更好的性能：

新配置：

  • region_engine.mito.manifest_cache_size（默认：256MB）- 专用的 manifest 文件缓存

移除的配置：

  • storage.cache_path
  • storage.enable_read_cache
  • storage.cache_capacity

需要的操作： 更新配置文件以使用新的 manifest_cache_size 设置，并移除已废弃的存储缓存选项。

v1.0.0-beta.2​

改进的数据库兼容性​

  • 数值类型别名与 PostgreSQL 和 MySQL 标准对齐
  • 更好的 PostgreSQL 扩展查询支持
  • 改进的 MySQL 二进制协议处理

需要的操作： 测试你的应用程序以确保与改进后的行为兼容。

将升级对业务带来的影响最小化​

在升级 GreptimeDB 之前，请全面备份数据以防止潜在的数据丢失。此备份作为升级过程中出现任何问题时的安全保障。

最佳实践​

滚动升级​

在 Kubernetes 上采用滚动升级策略逐步更替 GreptimeDB 实例。该方案通过新旧实例渐进式替换，在确保服务持续可用的前提下实现零停机升级。

自动重试​

建议在客户端配置具备指数退避特性的自动重试策略，可有效规避升级过程中的瞬时服务不可用问题。

暂停写操作​

对于允许短暂维护的业务场景，可在升级窗口期暂时停止写入操作，此方案能最大限度保障数据一致性。

双写​

实施新旧版本双写机制，待新版本验证通过后逐步切换流量。该方案既能确保数据一致性校验，又可实现读流量灰度迁移。

升级检查清单​

在升级到目标版本之前，请完成以下检查清单：

升级前​

  • 如果使用 OSS，检查凭证优先级，并按需禁用 ECS metadata
  • 查看与你的升级路径相关的所有破坏性变更
  • 备份所有数据和配置
  • 如果升级到 v1.2，搜索 PromQL 资产中的 holt_winters(、fill(、fill_left( 和 fill_right(
  • 如果升级到 v1.2，识别引用本地文件路径的 COPY 工作流和外部表
  • 如果升级到 v1.2，检查会把值缩窄到 int8/int16/int32/uint8/uint16/uint32 的 pipeline，以及会把负值写入无符号类型的 pipeline
  • 识别使用有序集聚合函数的查询（如果从 v0.16 或更早版本升级）
  • 识别使用 greptime_identity 处理 JSON 数据的 pipeline
  • 检查是否使用了已废弃的 Jaeger HTTP header（如果从 v0.17 或更早版本升级）
  • 如果使用 Metric Engine，检查指标表
  • 如果从 v0.17 升级到 v1.0 或更高版本，参考 Metric Engine 压缩建议选择时间窗口，并决定是否在升级前执行 SWCS
  • 如果从早于 v1.1 的版本升级到 v1.1 或更高版本，查看 v1.1 的 Metric Engine 变更

配置更新​

  • 更新配置文件（移除已废弃的缓存设置）
  • 如果升级到 v1.0，按需更新 metric engine 配置（sparse_primary_key_encoding）
  • 如果升级到 v1.2，移除已被忽略的 sparse_primary_key_encoding 和 experimental_sparse_primary_key_encoding 覆盖项
  • 更新 pipeline 配置（移除 flatten_json_object，如需要添加 max_nested_levels）
  • 如果升级到 v1.2 且为单机部署，在默认沙箱路径不适用时设置 storage.copy_root

代码更新​

  • 如果升级到 v1.2，把 PromQL 中的 holt_winters(...) 调用改名为 double_exponential_smoothing(...)
  • 如果升级到 v1.2，重写使用 fill、fill_left 或 fill_right 的 PromQL 查询
  • 如果升级到 v1.2，更新依赖整数回绕的 pipeline，并在需要时显式设置 on_failure 策略
  • 更新使用有序集聚合的 SQL 查询以使用 WITHIN GROUP (ORDER BY ...)
  • 更新使用 --- 注释的 SQL 脚本改用 --
  • 更新访问嵌套 JSON 字段的查询以使用点号表示法
  • 如存在，移除 Jaeger header 配置

测试与部署​

  • 在非生产环境中测试升级
  • 如果从 v0.17 升级到 v1.0 或更高版本，使用历史 SST 测试，并监控内存用量、压缩进度和查询错误
  • 如果升级到 v1.2，使用触发整数边界的代表性 pipeline 输入进行 dry-run，并验证 on_failure 结果是否符合预期
  • 如果升级到 v1.2，在预发环境验证更新后的 PromQL 查询
  • 如果升级到 v1.2，在把本地文件工作流迁移到沙箱或对象存储后验证 COPY 和外部表行为
  • 验证查询结果，特别是：
    • 有序集聚合函数
    • 嵌套 JSON 数据访问
    • 指标查询（如果受 TSID 变更影响）
  • 规划滚动升级或维护窗口
  • 准备回滚计划以防出现问题
  • 升级后监控系统行为

Metric Engine 用户的特别考虑​

如果由于 TSID 算法变更无法接受升级时间附近的查询差异：

  • 规划导出-升级-导入流程
  • 为数据导出和导入分配充足时间
  • 参考备份与恢复文档