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category: rn
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# 3.00.0

## 版本下载

版本号： 3.00.0     [二级兼容](../compat1.html)
2.00.11 和 1.30.23

发行日期： 2024-03-31

下载地址：

- 最新版：<https://dolphindb.cn/product#downloads>
- 历史版本：<https://dolphindb.cn/history-versions>

## 新功能

- 新增配置项 *maxJoinTaskRetry*，用于设置在内存紧张时单个SQL JOIN
  子任务的最大重试次数。（**3.00.0.5**）
- 支持 `fromStdJson` 函数，将标准 JSON 文本转化为符合 DolphinDB
  标准的数据。（**3.00.0.2**）
- 支持 `parseInteger`
  函数（别名：`parseInt`），按照不同进制将字符串转换为指定的整数类型。（**3.00.0.2**）
- 支持函数 `backupSettings` 和
  `restoreSettings`，分别用于备份或恢复当前数据库系统中的所有用户、用户权限信息和函数视图。（**3.00.0.2**）
- 新增函数 `VaR` 和 `CVaR`
  ，分别用于计算风控指标（VaR）和条件风险指标（CVaR） 。（**3.00.0.1**）
- 新增函数 `nss` 和
  `nssPredict`，分别用于拟合债券的收益率曲线和预测债券的收益率。（**3.00.0.1**）
- 新增配置项 `enableShellFunction`，用于设置是否允许用户调用 shell
  函数。默认不允许任何用户调用。（**3.00.0.1**）
- 新增支持了用于解析 Python 脚本的 Python Parser。Python Parser 集成了 DolphinDB 语法和 Python
  语法，在 Python Parser 内可以实现：

  - 解析原生 Python 的数据结构、内置函数和大部分编程语法，包括赋值语法、编程语句、函数定义、列表推导式、类等。
  - 使用 pandas 的 `DataFrame` 类、`Series`
    类、`Index` 类（仅支持
    `SingleIndex`），和它们的部分方法。
  - 使用 DolphinDB 数据结构和内置函数。
  - 使用 SQL 的部分功能，包括建库、建表、插入数据、查询数据等。
- 新增订单簿引擎，用于实时合成指定频率的全档位盘口信息、窗口内统计信息、全天累计统计信息等订单薄数据。也可通过历史逐笔数据来合成需要的订单薄数据。
- 新增复杂事件处理引擎（CEP引擎），用于从大量的实时事件流中提取有意义的信息，根据事件的内容和发生时间进行关联，并采取相应的行动，具体以下功能：

  - 支持通过 Class 定义事件类型。
  - 支持动态添加多种事件匹配规则, 包括单一事件匹配、按时间触发、限定时间内匹配。
  - 支持自定义事件匹配之后的处理函数。
  - 支持多种事件处理顺序：优先处理指定事件、按事件接收顺序处理。
  - 支持数据视图 DataViewEngine，实时监控 CEP 数据变化。
  - 将事件分发到不同线程并行处理。
- 为提高与标准 SQL 的兼容性，便于习惯于 SQL 语法的用户更便捷地管理数据库和表，在此版本中新增 Catalog 功能，通过
  catalog-schema-table 三层架构，用户可以更有效地查询、管理、组织和使用 DolphinDB
  中的数据库和表。有关详情，参考：[数据目录](../../db_distr_comp/db/catalog.html)。
- 新增 IMOLTP 存储引擎支持将所有数据都存储在内存中，省去磁盘 I/O 的开销；以行存的形式来组织数据，主要适用于 OLTP 的场景，支持创建 B+
  树索引（主键索引和二级索引）来应对高频度、高并发的更新和查询操作。
- 新增支持实现遗传算法的引擎 GPLearnEngine，可以调用 GPU 进行自动因子挖掘，加快投研效率。
- DolphinDB 脚本语言（DolphinDBScript ）支持 Class。响应式状态引擎支持通过 OOP 模式定义因子。
- 流计算发布订阅扩展支持 udp 可靠组播模式，优化多订阅端共同订阅单一发布端时的网络带宽使用，从而提升了数据传输效率。

## 功能改进

- 提升了 SQL 并发查询的稳定性。（**3.00.0.6**）
- 增强函数参数校验。（**3.00.0.6**）
- 增强系统安全性。（**3.00.0.6**）
- 提升 DELETE 语句性能。（**3.00.0.6**）
- 订单簿引擎（createOrderBookSnapshotEngine）输入表的 "receiveTime" 支持 TIMESTAMP
  类型。（**3.00.0.5**）
- 提升 TSDB 的并发查询性能。（**3.00.0.5**）
- `groupby` 函数支持传入元组类型（等长向量）的 *groupingCol*
  。（**3.00.0.2**）
- `sortBy!` 函数支持对键值内存表指定排序方向。（**3.00.0.2**）
- `rowGroupby` 函数新增参数
  *ascending*，支持设置输出的排序方向。（**3.00.0.2**）
- `fixedLengthArrayVector` 函数支持合并固定长度数组向量。（**3.00.0.2**）
- Shark GPLearn 在计算适应度时支持使用
  `contextby`**、**`groupby`
  进行数据预处理。（**3.00.0.2**）
- Shark GPLearn 支持辅助函数：`std`**,** `stdp`**,**`skew`**,** `kurtosis`**,**`rank`。（**3.00.0.2**）
- `createCrossSectionalEngine` 增加 *keyFilter* 参数，用于过滤不满足条件的
  key。（**3.00.0.2**）
- `createOrderBookSnapshotEngine`优化以下内容：（**3.00.0.2**）

  - 支持上交所逐笔合并数据中的订单状态数据。
  - 撤单类型增加原始委托量的相关字段：WithdrawBuyOrderQtyList,
    WithdrawSellOrderQtyList。
  - 支持对全部的 *exchange* 将 *outputColMap* 指定为
    `genOutputColumnsForOBSnapshotEngine`
    函数返回的任意字段。
  - 设置 *exchange*="XSHGFUND" 时只输出 5 开头的分组。
- 优化了 CEP 引擎匹配时的性能。（**3.00.0.2**）
- 函数 `createGPLearnEngine` 新增参数
  *verbose*，用于设置是否输出训练时的信息。（**3.00.0.1**）
- 函数 `createGPLearnEngine` 新增参数
  *minimize*，用于设置适应度的优化方向。（**3.00.0.1**）
- GPLearn 引擎中自定义的适应度函数支持更多辅助函数。（**3.00.0.1**）
- 优化 `replay` 函数全速回放异构流表的性能。（**3.00.0.1**）
- `license` 函数新增可选参数 *read*，用于指定是否对 license
  文件进行校验。（**3.00.0.1**）
- `createOrderBookSnapshotEngine` 的参数
  *orderBookDetailDepth* 支持设置订单簿明细档位。（**3.00.0.1**）
- `genOutputColumnsForOBSnapshotEngine` 的参数
  *orderBookDetailDepth* 支持设置输出的订单簿明细档位。（**3.00.0.1**）
- `createPartitionedTable` 的 *sortKeyMappingFunction*
  参数支持设置为 `hashBucket{, 1}`。（**3.00.0.1**）
- 优化 TSDB 引擎以下场景中的查询效率：对 sort key 使用 in 进行过滤。（**3.00.0.1**）
- 提升系统安全性，对密码进行加密后存储。（**3.00.0.1**）

## 故障修复

- 在 N 对 N 回放时，如果数据中某个分区为空，可能会导致其中某些输出表的数据缺失。（**3.00.0.6**）
- 修复了通过 `append!` 向分布式分区表表追加分布式分区表导致 server
  崩溃的问题，现执行该操作时系统将返回错误提示。（**3.00.0.6**）
- 在 MySQL 语法模式下，查询语句中若使用窗口函数的 `lead`、`lag` 函数会导致
  server 崩溃。（**3.00.0.6**）
- 通过 `dropColumns!`
  删除键值内存表中的列时，若键值内存表中某个列名包含大写字母，则会报错。（**3.00.0.6**）
- `corr` 函数的 *X* 和 *Y* 为表且列数不同导致 server
  崩溃。（**3.00.0.6**）
- 并发写入键值内存表导致 server 崩溃。（**3.00.0.6**）
- 调用自定义递归函数造成内存泄漏。（**3.00.0.6**）
- 使用 `group by` 分组后对 STRING 类型列调用 `max`
  函数可能导致结果不正确。（**3.00.0.6**）
- 当 `group by` 子句中包含 `inverval` 函数时，
  `varp`函数计算结果错误。（**3.00.0.6**）
- 创建 IMOLTP 内存表时，列名无法指定为大写。（**3.00.0.6**）
- 分发引擎（`createStreamDispatchEngine`）写入异步持久化流表时，若流表的持久化线程出现堆积，可能造成
  server 崩溃。（**3.00.0.5**）
- 订阅时 *batchSize* 和 *throttle* 同时触发导致数据乱序。（**3.00.0.5**）
- 表连接操作偶尔导致 server 崩溃。（**3.00.0.5**）
- 使用用户定义的最优化函数，可能导致 server 崩溃。（**3.00.0.5**）
- 当 Py 插件通过 globalDynamicLib 配置的路径不存在时，server 未报错。（**3.00.0.5**）
- 高可用集群下，在自动新增分区后，如果不调用 loadTable
  重新加载表，而是继续使用旧的句柄（handle），可能无法查询到新分区的数据。（**3.00.0.5**）
- 进行异构回放时，若重新划分了数据源的时间列（replayDS 指定了参数
  *timeRepartitionSchema*），导致输出的数据乱序。（**3.00.0.5**）
- 在 N 对 N 回放时，如果数据中某个分区为空，可能会导致其中某些输出表的数据缺失。（**3.00.0.5**）
- 函数视图同时满足以下条件时，在 server 重启后，可能出现函数视图的结果不正确：

  - 包含 CROSS JOIN（SQL-92）语句
  - CROSS JOIN 与其它 join 联用
- makeKey 函数应用于 WHERE 语句时，当其入参不符合预期时，可能导致 server 崩溃。（**3.00.0.5**）
- 当查询 keyedTable/indexedTable 时，若查询语句包含对 SYMBOL 类型向量的查询，且同时存在以下条件，可能导致 serve
  崩溃（**3.00.0.5**）：

  - SYMBOL 类型向量的元素数量为 0。
  - 主键列的个数大于1。
- 并发执行 SQL 语句，当满足以下条件时，可能导致 server 崩溃（**3.00.0.5**）：

  - SQL 语句进行多表连接，且其中一个表是子查询。
  - from 的对象是一个子查询。
- 当 TSDB 引擎写入的 DECIMAL 数据精度超过表结构设置的精度时，重启集群进行回放会发生错误。（**3.00.0.4**）
- 在表连接操作中，偶发由于系统修改子查询中的变量名而导致找不到列名的错误。（**3.00.0.4**）
- left join 导致偶发的 server 崩溃。（**3.00.0.3**）
- 使用 `ej` 函数对键值内存表进行等值连接的结果错误。（**3.00.0.3**）
- 控制节点的元数据在极端情况下会出现一个分区路径对应多个 chunkid。（**3.00.0.3**）
- 若异步复制任务中存在数据损坏，系统无法跳过该任务而持续重试。（**3.00.0.3**）
- 在 SQL 查询中，如果 `interval` 函数的第一个参数不是表中的列，可能导致
  server 崩溃。（**3.00.0.2**）
- 函数 `mmad` 的参数 *minPeriods* 对前 *window*
  个元素不生效。（**3.00.0.2**）
- 在 SQL 语句中，如果数据库路径不是字符串，可能导致 server 崩溃。（**3.00.0.2**）
- 当查询分布式表时，如果 context by 子句包含的列数大于 2，且 csort 包含 context by
  的列，结果不正确。（**3.00.0.2**）
- 在流数据回放时，如果 worker 数远小于分区数，可能会导致回放任务卡住。（**3.00.0.2**）
- 当 SQL 查询包含 pivot by 子句，且 select/exec 子句包含表达式时，查询报错。（**3.00.0.2**）
- 从 Amazon S3 上恢复手动上传的备份文件时报错。（**3.00.0.2**）
- 对键值表使用 `sortBy!` 排序时，不支持设置参数
  *sortDirections*。（**3.00.0.2**）
- 对空表进行 SQL 查询时，如果包含 context by 子句，且 select 子句中调用函数
  eachPre，则查询报错。（**3.00.0.2**）
- 在宏变量的元编程中，按分组对多列应用函数模式进行计算，若计算函数为聚合或序列相关函数，则有时结果不正确。（**3.00.0.2**）
- 表为值分区，且分区列是 STRING 或 SYMBOL，若 where 指定的分区列中含有小数点或其他特殊符号，可能会导致 where 中的等号失效。此为
  3.00.0 版本引入的问题。（**3.00.0.2**）
- 对 select 查询的列调用 `join` 函数后再进行聚合计算，会出现报错。（**3.00.0.2**）
- 在 SQL 查询中，`moving` 高阶函数调用 `ols`，可能会导致 server
  崩溃。（**3.00.0.2**）
- 订阅流数据写入分布式表时，在 batchSize=1 时，出现 DECIMAL 数据丢失精度。（**3.00.0.2**）
- `createOrderBookSnapshotEngine` 的 *outputCodeMap*
  参数中指定了包含重复值的向量时，导致 server 崩溃。（**3.00.0.2**）
- 高可用流表场景下，在节点重启时，若流表已完成加载，但 Raft 还未完成初始化，可能导致 server 崩溃。（**3.00.0.2**）
- 在异步复制中，从集群的 Leader 切换为 Follower 后又重新被选举为 Leader，此时执行
  `getSlaveReplicationQueueStatus` 返回的 executionSet
  会显示随机数。（**3.00.0.2**）
- 对分布式表使用 `ej`，同时在 where 子句中使用了外部变量，会报错 “Unrecognized column
  name”。（**3.00.0.2**）
- CEP 引擎 spawn monitor 时，若 Monitor 中存在 class 类型的成员属性，可能导致 server
  崩溃。（**3.00.0.2**）
- CEP 引擎在 `addEventListener` 方法中通过参数 *condition* 指定了
  Monitor 中的成员属性时，出现报错：SQL context is not initialized yet. RefId:
  S02011。（**3.00.0.1**）
- ARM 版本多线程查询导致 server 崩溃。（**3.00.0.1**）
- 开启资源跟踪后，对内存表并发执行 `select` 和 `append!` 操作导致
  server 崩溃。（**3.00.0.1**）
- `clearCachedModules` 函数在命令行执行不生效。（**3.00.0.1**）
- `wj` 的 *aggs* 参数中使用 `head` 函数导致 server
  崩溃。（**3.00.0.1**）
- 递归或嵌套调用 JIT 函数，在内部编译失败时，server 发生崩溃。（**3.00.0.1**）
- 分布式查询的 `WHERE` 子句中包含生成临时变量的函数调用导致 server
  崩溃。（**3.00.0.1**）
- 在查询中，分析函数无法正确识别多表连接中的列。（**3.00.0.1**）
- 修复潜在的安全漏洞。（**3.00.0.1**）
