OpenMLDB v0.5.0 于近期正式发布，性能和功能实现重大优化更新和升级。
三大核心升级带来性能、成本、灵活性的全面优化：
- 在线性能数量级提升：引入预聚合技术，优化长窗口实时处理效率
- 低成本落地选择：线上引擎引入基于外存的存储引擎
- 使用场景灵活性扩展：支持用户自定义函数（UDF）开发
升级一：预聚合技术，优化长窗口实时处理效率
- 应用场景：一个时间窗口内包含上百万条记录的业务场景（比如横跨数年的长时间窗口），基于纯计算的特征生成方式会带来较高的延迟，并且可能包含了大量的重复计算。
- 版本升级：OpenMLDB v0.5.0 版本引入全新的预聚合技术，在数据到达时，由数据驱动计算，实时更新预聚合表，大幅节省实时计算时的工作量，部分场景实现超10倍的性能提升。
升级二：线上引擎引入基于外存的存储引擎
- 应用场景：对于成本较为敏感，但是可以容忍一定性能下降的场景（OpenMLDB 的线上引擎默认使用自研的高性能内存时序数据存储引擎。基于内存的存储引擎虽然带来了极致的存取性能，但是当数据量较大时，内存会带来显著的成本开销）。
- 版本升级：OpenMLDB v0.5.0 引入了基于外存的存储引擎作为一个额外的选择，使用基于 HDD/SSD 的存储引擎，可将 OpenMLDB 整体的使用成本降低75%以上。
升级三：支持用户自定义函数（UDF）开发
- 应用场景：非常复杂的应用场景（OpenMLDB 虽然提供了扩展的 SQL 用于特征开发，但是对于非常复杂的场景，依然可能存在表达能力不足的情况，导致用户场景无法上线）。
- 版本升级：OpenMLDB v0.5.0 版本开放了基于 C/C++ 的用户自定义函数（UDF）的功能，并且支持动态注册。用户的复杂场景可轻松通过 UDF 扩展实现，突破原有 SQL 表达能力的限制。
预告 | 测试报告
OpenMLDB 第一版官方性能基准测试报告将于近期发布，带你详细了解不同场景下 OpenMLDB 的预期性能表现，敬请关注~
预告 | OpenMLDB Kafka Connector
OpenMLDB Kafka Connector已完成开发，原理及操作指南也将于近期发布，欢迎关注~
相关链接：
OpenMLDB 官网：OpenMLDB - 生产级特征开发全栈解决方案
OpenMLDB GitHub链接：GitHub - 4paradigm/OpenMLDB: OpenMLDB is an open-source machine learning database that provides a feature platform enabling consistent features for training and inference.
OpenMLDB v 0.5.0：Release v0.5.0 · 4paradigm/OpenMLDB · GitHub
