После трёх лет разработки состоялся релиз проекта CrateDB 1.0, в рамках которого развивается открытая, быстрая и масштабируемая СУБД с поддержкой выполнения SQL-запросов и встроенными возможностями полнотекстового поиска. Версия 1.0 позиционируется как первый выпуск, достигший должного уровня стабильности и пригодный для промышленного использования. Исходные тексты CrateDB написаны на языке Java и
распространяются под лицензией Apache 2.0.

СУБД позволяет использовать SQL как для структурированных, так и для не структурированных данных. Запросы могут выполняться распределённо, охватывая данные, хранящиеся на нескольких узлах, при этом для таких запросов обеспечивается производительность, близкая к обработке в реальном режиме времени. CrateDB оптимально подходит для хранения и формирования выборок для различных автоматически генерируемых данных, таких как логи, результаты периодического опроса датчиков и параметры сетевого трафика.

Особенности и возможности CrateDB:

• Возможность подключения к СУБД с использованием бинарного протокола PostgreSQL. CrateDB на уровне протокола эмулирует PostgreSQL 9.5 и позволяет с некоторыми ограничениями (например, не поддерживаются транзакции) использовать написанное для PostgreSQL клиентское ПО;
• Встроенный управляющий web-интерфейс (http://localhost:4200/admin/) и CLI-клиент crash;
• Средства для обеспечения высокой доступности и масштабируемости — возможно распределённое хранение данных с шардингом на несколько узлов и хранением нескольких копий на разных узлах. Репликация выполняется автоматически, уровень дубликатов задаётся в конфигурации БД. В случае сбоя или вывода узла для обновления, хранимая на нём информация замещается данными с других узлов;
• Хорошая масштабируемость — для расширения хранилища или увеличения производительности достаточно просто добавить в кластер СУБД дополнительные узлы и СУБД сама выполнит автоматическую ребалансировку данных. Для распараллеливания операций в CrateDB применяется ахитектура без разделения ресурсов (shared-nothing);
• Эффективная система кэширования полей, позволяющая выполнять запросы, в том числе с агрегатными функциями, слиянием таблиц и подзапросами, со скоростью обращения данным в оперативной памяти;
• Высокая производительность операций добавления данных (INSERT). На типовом оборудовании обеспечивается производительность на уровне 40 тысяч операций INSERT в секунду на один узел в кластере. Запросы выполняются с предсказуемой производительностью за считанные миллисекунды, независимо от наличия активности на запись;
• Интерфейсы для определения схемы хранения данных и структуры метаданнных. Поддержка как реляционных данных, так и вложенных документов JSON и блобов. Возможность обращения к атрибутам JSON из SQL и хранение в форме блобов изображений, видео и прочих бинарных данных;
• Средства аналитики для выявления аномалий и тенденций во временных рядах. Для ускорения производительности и удобства работы поддерживается автоматическое партицирование данных за разные интервалы времени (каждый интервал представлен как виртуальная таблица);
• CrateDB не поддерживает ACID-транзакции и обеспечивает непротиворечивость на уровне строк через использование модели «read-after-write» и оптимистическое управление параллельной обработкой данных (OCC — Optimistic Concurrency Control), в котором для выявления и разрешения конфликтов используется внутреннее версионирование;
• Встроенные средства инкрементального резервного копирования БД, позволяющие сохранять снапшоты со срезом данных на текущий момент времени;
• Наличие условных и математических функций, а также типов для задания местоположения (geo_point и geo_shape) и функций для вычисления расстояний, пересечений и вхождений областей;
• Возможность создания узлов, доступных только на чтение;
• Поддержка подзапросов (вложенные SELECT);

     select average_price from (
        select avg(price) as average_price
        from articles) as t
        order by average_price;
  

• Поддержка внешних слияний (LEFT/RIGHT/FULL/CROSS JOIN);

      select e.name || ' ' || e.surname as employee, coalesce(d.name, '') as manager_of_department
         from employees e left join departments d
         on e.id = d.manager_id
         order by e.id;
  

• Поддержка определения полуструктурированных схем хранения с динамически добавляемыми в процессе работы полями:

     create table demo (
         name string,
         obj object (dynamic) as (
             age int
         ),
         tags array (string));
  
     insert into demo (name, obj, tags) values
       ('Trillian',
       {age = 39, gender='female'}, // поле gender явно не определено в схеме и создаётся динамически
       ['mathematician', 'astrophysicist']);
  
     select * from demo where obj['gender'] = 'female';
  
  

• Встроенные средства полнотекстового поиска на базе движка Lucene. Например, можно задавать вес для совпадений в определённых полях:

     select title from wikipedia where match((title 1.5, text 1.0), 'Test')