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Cambios incompatibles con versiones anteriores

Cambios en consultas, funciones y sintaxis

* Para las vistas cuyo cuerpo es un `SELECT` simple sobre una única tabla `Distributed`, ahora toda la consulta externa se delega a los segmentos (nuevo ajuste `optimize_trivial_view_pushdown_to_distributed`, habilitado de forma predeterminada). Esto cambia el comportamiento observable de dichas vistas: `FINAL` y `SAMPLE` indicados en la referencia a la vista ahora se propagan a la tabla local del segmento en lugar de ignorarse, y `extremes` no se devuelve en clústeres de un solo segmento. Establezca `optimize_trivial_view_pushdown_to_distributed = 0` para restaurar el comportamiento anterior. [#101791](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/101791) ([simonmichal](https://github.com/simonmichal)). * Las partes de parche de `UPDATE` ligero ahora usan un nuevo formato en disco v2, ordenado por (`sorting_key..., _block_number, _block_offset`) y aplicado con un nuevo algoritmo de fusión. El pico de memoria queda limitado por la secuencia más larga con la misma clave de ordenación, en lugar de por el parche completo, y las actualizaciones que atraviesan límites de fusión ya no recurren a aplicarse mediante Join en memoria. Las partes de parche con el formato antiguo siguen siendo legibles. Durante una actualización progresiva desde una versión anterior a la 26.8, mantenga `patch_parts_version = 'v1'` o utilice el ajuste `compatibility` hasta que todas las réplicas se hayan actualizado. [#103182](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/103182) ([CurtizJ](https://github.com/CurtizJ)). * `AggregatingMergeTree` ahora rechaza, al crear la tabla, los esquemas en los que alguna columna no forma parte de la clave de ordenación ni es una medida de estado de agregación (`AggregateFunction`/`SimpleAggregateFunction`). Durante las fusiones en segundo plano, estas columnas se reducen silenciosamente a un valor arbitrario, lo que produce resultados incorrectos en las consultas que aplican `GROUP BY` o filtran por ellas. Establezca `allow_dimensions_outside_sorting_key = 1` para restaurar el comportamiento anterior. [#108087](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108087) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * ClickHouse ahora utiliza siempre el hash unificado de deduplicación de inserciones tanto en las inserciones síncronas como en las asíncronas; se eliminan los comportamientos heredados de deduplicación por inserción. El ajuste de servidor `insert_deduplication_version` se mantiene como salvaguarda para la migración: el servidor no se inicia si tiene asignado un valor heredado (`old_separate_hashes` o `compatible_double_hashes`). Para actualizar desde una versión que usaba un valor heredado, ejecute primero una versión que admita `compatible_double_hashes` (que escribe tanto los hash heredados como los unificados). En las tablas replicadas, manténgala en ejecución durante al menos `replicated_deduplication_window_seconds` (una hora de forma predeterminada; las ventanas predeterminadas conservan los hash unificados de todas las inserciones durante ese periodo, lo que se considera suficiente para un bucle de reintentos de inserción). En las tablas no replicadas con `non_replicated_deduplication_window` > 0, esa ventana se basa en un número de inserciones y no en el tiempo, por lo que debe ejecutar `compatible_double_hashes` durante al menos esa cantidad de inserciones. Después, elimine el ajuste (o establézcalo en `new_unified_hash`) antes de actualizar a esta versión. [#108361](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108361) ([CheSema](https://github.com/CheSema)). * El ajuste `use_legacy_to_time` ahora es `0` de forma predeterminada, por lo que `toTime` convierte los valores al tipo de datos `Time` en lugar de convertir una fecha con hora en una fecha fija. El comportamiento heredado sigue disponible mediante la función `toTimeWithFixedDate` o estableciendo `use_legacy_to_time = 1`. [#108729](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108729) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Los modelos Naive Bayes (utilizados por `naiveBayesClassifier`) ahora se configuran como un diccionario con el layout `NAIVE_BAYES`, que se construye durante la carga a partir de una tabla de recuentos de n-gramas preagregados por clase, en lugar de la configuración anterior del lado del servidor (un archivo de configuración XML que hacía referencia a archivos de modelo `.bin` serializados), que ya no es compatible: los modelos existentes deben recrearse como diccionarios. Se añaden tres nuevas funciones junto a `naiveBayesClassifier`: `naiveBayesClassifierWithProb` devuelve la clase predicha junto con su probabilidad, `naiveBayesClassifierWithAllProbs` devuelve todas las clases con sus probabilidades y `naiveBayesNgrams` divide el texto en n-gramas del mismo modo que el diccionario, lo que permite construir los datos de entrenamiento a partir de texto etiquetado sin procesar. Además, se han aplicado varias optimizaciones de rendimiento: con un modelo de lenguaje de trigramas de puntos de código de 9.7 MiB, utiliza \~49× menos memoria (de 1.84 GiB a 38 MiB), se carga \~11× más rápido y clasifica \~11× más rápido. [#108773](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108773) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * El valor predeterminado de la configuración `max_insert_threads` ha cambiado de `1` (sin paralelismo) a `auto`, que equivale al número de núcleos de CPU disponibles para el servidor (y se reduce cuando hay presión de memoria, según `max_insert_threads_min_free_memory_per_thread`). Esto paraleliza `INSERT SELECT` de forma predeterminada y también puede paralelizar la parte de escritura de un `INSERT` simple apto cuando la ruta de escritura de destino admite distribuirse de forma segura. Esto puede cambiar el número de partes creadas y el orden de las filas insertadas. Para restaurar el comportamiento anterior, establezca `max_insert_threads` en `1` o `compatibility` en una versión inferior a `26.8`. [#109000](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109000) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). [#109006](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109006) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Al leer un `Tuple` simple en CSV, ahora se toma un campo por elemento en todas las posiciones, de modo que un `\N` en el campo de un elemento de nivel superior corresponde a ese elemento y se le aplica `input_format_null_as_default`. Anteriormente, un `\N` inicial se interpretaba como que toda la columna era nula, por lo que la fila se sustituía por el valor predeterminado de la columna y luego fallaba el análisis de las celdas de los elementos restantes. Este cambio es incompatible con versiones anteriores en el caso de una fila que proporciona un único campo para todo un `Tuple` simple: ahora le faltan los elementos restantes y se rechaza; y, en el caso de un `Tuple` de un solo elemento, donde el número de campos es el mismo en ambos casos, devuelve silenciosamente el valor predeterminado del elemento en lugar del `DEFAULT` de la columna. Establezca `input_format_csv_deserialize_separate_columns_into_tuple = 0` para volver a leer dicho campo como la columna completa. [#109744](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109744) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se añadió la cláusula `VALID FOR ` a `CREATE USER` y `ALTER USER` como forma abreviada de `VALID UNTIL`. La fecha límite de expiración se calcula como la hora actual más el intervalo indicado en el momento de ejecutar la consulta y se almacena con la forma `VALID UNTIL`. La columna `valid_until` de la tabla `system.users` ahora es de tipo `Array(DateTime64(0))` en lugar de `Array(DateTime)`, para que las fechas límite posteriores al año 2106 se representen con exactitud; las herramientas que leen esta columna deben admitir el nuevo tipo. [#110171](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110171) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * `EXPLAIN SYNTAX` ahora devuelve la consulta reformateada como un único registro `String` (con saltos de línea incrustados) en lugar de un registro por línea, de modo que su salida es una única fila recuperable que puede utilizarse directamente (por ejemplo, `SELECT count() FROM (EXPLAIN SYNTAX ...)` devuelve `1`). Este comportamiento se controla mediante la nueva opción `single_record`, cuyo valor predeterminado es `1`; establezca `single_record = 0` para restaurar la salida tradicional de un registro por línea. Los demás tipos de `EXPLAIN` (`PLAN`/`PIPELINE`/`AST`) mantienen su salida en árbol línea por línea. [#110479](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110479) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * La función `hasColumnInTable` ya no acepta los argumentos opcionales `hostname`, `username` y `password` para comprobar una columna en un servidor remoto arbitrario; solo se mantiene la forma `hasColumnInTable(database, table, column)`. El modo remoto eliminado suponía un problema de seguridad: permitía a cualquier usuario iniciar conexiones salientes a hosts arbitrarios, exponía credenciales en los registros de consultas y no estaba restringido por ningún privilegio. [#110881](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110881) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Los motores de base de datos `PostgreSQL` y `MaterializedPostgreSQL` ahora respetan la configuración `remote_url_allow_hosts` del servidor, como ya hacían el motor de tabla `PostgreSQL`, la función de tabla `postgresql` y los diccionarios creados mediante DDL. La política se aplica en `CREATE DATABASE` y en los `ATTACH DATABASE` ejecutados por el usuario: si `remote_url_allow_hosts` está configurado en su servidor, ahora se rechaza con `UNACCEPTABLE_URL` la creación o el adjuntado de una base de datos `PostgreSQL` o `MaterializedPostgreSQL` que apunte a un host fuera de la lista de permitidos. Las bases de datos existentes se siguen cargando al iniciar el servidor, de modo que una actualización no puede impedir que el servidor arranque. [#111135](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111135) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se eliminaron el lector y el escritor basados en la biblioteca Apache Arrow para los formatos `Arrow` y `ArrowStream`. La implementación nativa de ClickHouse, predeterminada desde la versión 26.7, es ahora la única. Los ajustes `input_format_arrow_use_native_reader` y `output_format_arrow_use_native_writer` están obsoletos: se siguen aceptando, pero no tienen ningún efecto, por lo que una consulta que los establecía en `0` para forzar la implementación de Apache Arrow ahora utiliza la nativa. [#111996](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111996) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Las credenciales TLS de un origen MySQL (`ssl_ca`, `ssl_cert`, `ssl_key`) ya no pueden especificarse como rutas de archivo desde SQL —en una colección con nombre creada con `CREATE NAMED COLLECTION`, como argumento de consulta o en una consulta `CREATE DICTIONARY`—, ya que el servidor abre esos archivos con sus propios privilegios. Las rutas siguen admitiéndose en el archivo de configuración del servidor. En los demás casos, pase el contenido del certificado o de la clave en los nuevos parámetros `ssl_ca_pem`, `ssl_cert_pem` y `ssl_key_pem`, que se enmascaran en los registros y en las consultas `SHOW` al igual que las contraseñas. [#112070](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112070) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * `disable_insertion_and_mutation` ahora impide el consumo en segundo plano de las tablas `Kafka`, `RabbitMQ` y `NATS`, pero sigue permitiendo escrituras directas en el almacenamiento externo. Las tablas `Kafka2`, `NATS` y `RabbitMQ` afectadas por esta restricción no inicializan consumidores para un `SELECT` directo. El ajuste `message_queue_disable_insertion`, introducido recientemente, ahora requiere reiniciar el servidor. [#113660](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113660) ([cwurm](https://github.com/cwurm)). * Un `PARTITION BY` u `ORDER BY` de ventana sobre una columna `AggregateFunction` ahora se rechaza con `ILLEGAL_COLUMN`, como ya ocurría con un `ORDER BY` de nivel superior sobre ese tipo de columna. Anteriormente, al menos uno de los analizadores aceptaba este tipo de consultas, y el `PARTITION BY` de ventana particionaba de forma distinta según `max_threads`. El rechazo también se aplica a un estado anidado en `Array`, `Tuple`, `Map`, `Variant` o `SimpleAggregateFunction`. No se ven afectados un `SimpleAggregateFunction` sobre un tipo ordinario, `QBit`, ni `GROUP BY` y `DISTINCT` sobre un estado. [#113878](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113878) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigen las comprobaciones de acceso de los comandos `SYSTEM ... CACHE ON CLUSTER`. Exigían el grupo de privilegios `SYSTEM DROP CACHE` en lugar del privilegio propio de cada comando, lo que denegaba el acceso a quienes tenían un único privilegio granular de caché y, a la vez, permitía a quien tuviera el grupo ejecutar `SYSTEM SYNC FILESYSTEM CACHE ON CLUSTER` sin disponer de `SYSTEM SYNC FILESYSTEM CACHE`. [#114042](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114042) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * El motor de tabla `NATS` acepta credenciales en línea mediante el nuevo ajuste `nats_credentials` (con el mismo contenido que un archivo `.creds`) y ya no admite `nats_credential_file` desde SQL: la ruta hace referencia a un archivo del sistema de archivos del servidor, que este abre con sus propios privilegios, por lo que solo puede especificarse en una colección con nombre definida en el archivo de configuración del servidor o como `nats.credential_file` en la propia configuración del servidor. Una consulta puede sustituir esa ruta configurada por `nats_credentials` en línea, salvo que el operador la haya fijado con ``. Las tablas creadas antes de esta restricción siguen funcionando tras una actualización. [#114644](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114644) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).

Cambios en tipos de datos y formatos

* Se rechaza el formato de archivo de copia de seguridad `zip`/`zipx` para copias de seguridad guardadas en almacenamiento de objetos —destinos directos `S3(...)`/`AzureBlobStorage(...)` y destinos `Disk(...)` respaldados por S3 o Azure—, tanto para `BACKUP` como para `RESTORE`. Zip necesita realizar búsquedas aleatorias para leer su directorio central, algo muy lento en almacenamiento de objetos. Utilice en su lugar un formato basado en tar, como `tar.gz`. [#101770](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/101770) ([Onyx2406](https://github.com/Onyx2406)). * Se amplió el rango admitido de `DateTime64` de `[1900-01-01, 2299-12-31]` a `[0000-01-01, 9999-12-31]`. Los valores fuera del rango anterior ahora se calculan correctamente (mediante cctz) en lugar de ajustarse al límite. Con precision 8 o 9, el rango sigue siendo más reducido porque los ticks se almacenan como `Int64` (con precisión de nanosegundos, el máximo sigue siendo `2262-04-11`). Compatibilidad con versiones anteriores: si antes utilizaba fechas y horas fuera de rango, pero dependía de las reglas de saturación tan específicas del rango anterior, tenga en cuenta que los resultados cambian ahora para ser más correctos. [#107907](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107907) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Un número JSON sin comillas destinado a una columna `DateTime64`/`DateTime` en `JSONEachRow` y formatos similares ahora se interpreta como una marca de tiempo Unix (segundos desde la época) con precisión opcional inferior al segundo, de forma coherente con el formato `Values`, `CAST` y `toDateTime64`. Anteriormente, un número con parte fraccionaria (p. ej., `1703363853.035`) se rechazaba con `CANNOT_PARSE_INPUT_ASSERTION_FAILED`, y un entero sin más (p. ej., `1703363853`) se leía como el valor escalado sin procesar de un `DateTime64`, lo que producía una marca de tiempo `1970-...`. Se trata de un cambio incompatible con versiones anteriores para los enteros sin comillas enviados a columnas `DateTime64`; las cadenas entre comillas y la salida JSON propia de ClickHouse (siempre entre comillas) no se ven afectadas. [#108091](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108091) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * El códec experimental `ALP` ahora realiza la aritmética de escalado de `Float32` en `Float64`, lo que elimina las excepciones con datos decimales y mejora notablemente las tasas de compresión. [#111627](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111627) ([rienath](https://github.com/rienath)). * Se rechazan los valores de configuraciones de intervalo de tiempo (milisegundos/segundos) que desbordan un Int64 expresado en microsegundos [#112757](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112757) ([azat](https://github.com/azat)). * Las métricas asíncronas ahora pueden tener el tipo de datos `Map`, y las métricas por núcleo de CPU y por dispositivo se han convertido en métricas clave-valor únicas: `OSUserTimeCPU0`, `OSUserTimeCPU1`, ... pasan a ser una única métrica `OSUserTimeCPU` con un mapa que asocia el número de núcleo de CPU con su valor (y lo mismo ocurre con las demás métricas `OS*TimeCPU*`, `CPUFrequencyMHz_*`, `Temperature*`, `EDAC*`, `Block*_*`, `Network(Receive|Send)*_*`, `Disk*_*`, `*BlobsQueueEstimate` y `AsyncLogging*QueueSize`). `system.asynchronous_metrics` tiene una nueva columna `key_values Map(LowCardinality(String), Float64)` (la columna `value` es `NaN` para dichas métricas), `system.asynchronous_metric_log` las registra como una fila por clave mediante una nueva columna `key`, el endpoint de Prometheus las exporta con una etiqueta (p. ej., `ClickHouseAsyncMetrics_BlockReadBytes{device="sda"}`) y el `MetricsTransmitter` de Graphite las envía como `..`. Si su sistema de monitorización lee los nombres de métricas antiguos, establezca `asynchronous_metrics_key_values_mode` en `legacy_names` para conservarlos, o en `both` durante la migración; esta configuración del servidor se aplica con `SYSTEM RELOAD CONFIG` sin necesidad de reiniciar. [#115333](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115333) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). [#116791](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/116791) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Los discos de almacenamiento de objetos ahora usan de forma predeterminada transacciones nativas del almacenamiento de metadata, lo que mejora la consistencia de sus actualizaciones de metadata. [#89658](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89658) ([Michicosun](https://github.com/Michicosun)).

Cambios en la configuración

* Se eliminaron las funciones `snowflakeToDateTime`, `snowflakeToDateTime64`, `dateTimeToSnowflake` y `dateTime64ToSnowflake`, obsoletas desde hace tiempo. Se marcaron como obsoletas ya en la v24.6 en favor de `snowflakeIDToDateTime`, `snowflakeIDToDateTime64`, `dateTimeToSnowflakeID` y `dateTime64ToSnowflakeID`, que son las que deben usarse. El ajuste `allow_deprecated_snowflake_conversion_functions` (que permitía volver a habilitarlas) queda obsoleto y ya no tiene ningún efecto. [#108711](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108711) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se amplió el rango admitido de `Date32` de `[1900-01-01, 2299-12-31]` a `[0000-01-01, 9999-12-31]`, igual que el de `DateTime64`. El análisis y las conversiones ahora aceptan el rango ampliado en lugar de recortar silenciosamente los valores a los límites anteriores. Notas de compatibilidad con versiones anteriores: en la conversión numérica `toDate32(N)`, los valores en `[120530, 2932896]` ahora se interpretan como números de día (fechas de `2300-01-01` a `9999-12-31`) en lugar de como marcas temporales Unix de principios de 1970, conforme a la regla de que todo número que cabe en el rango de números de día se trata como número de día; los números inferiores al número de día de `0000-01-01` y las marcas de tiempo posteriores a `9999-12-31` se saturan en los nuevos límites. [#111534](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111534) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).

Otros cambios incompatibles con versiones anteriores

* `arrayIntersect` y `arraySymmetricDifference` ya no tratan un valor repetido dentro de un mismo argumento como si apareciera en varios argumentos. Las consultas que dependan del comportamiento anterior pueden devolver ahora resultados diferentes: `arrayIntersect([1], [2], [1, 1])` devuelve `[]` en lugar de `[1]`, `arrayIntersect([1, 2], [2], [1, 1, 2])` devuelve `[2]` en lugar de `[1, 2]`, y `arraySymmetricDifference([1], [2], [1, 1])` devuelve `[2, 1]` en lugar de `[2]`. En el caso de `arraySymmetricDifference`, basta con dos argumentos: `arraySymmetricDifference([1], [2, 2])` devuelve `[2, 1]` en lugar de `[1]`. Ahora, un valor solo se contabiliza para un argumento si estaba presente en todos los argumentos anteriores, de modo que el resultado contiene exactamente los valores presentes en todos los argumentos. Como parte del mismo cambio, `arrayIntersect` construye su tabla hash a partir del argumento más pequeño en lugar de hacerlo a partir de todos ellos, lo que lo hace hasta 1,85 veces más rápido y reduce en un tercio el uso de memoria cuando los argumentos tienen tamaños muy distintos. `arrayUnion` no se ve afectado. [#113021](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113021) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se ha marcado como obsoleto el tipo de estadísticas de columna `minmax`. [#108680](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108680) ([hanfei1991](https://github.com/hanfei1991)). * Se corrige la comprobación de acceso de `SYSTEM PREWARM PRIMARY INDEX CACHE ... ON CLUSTER`, que exigía erróneamente el privilegio `SYSTEM PREWARM MARK CACHE` en lugar de `SYSTEM PREWARM PRIMARY INDEX CACHE`. [#109198](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109198) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Se ha corregido un problema por el que `SYSTEM STOP/START CLEANUP` y `SYSTEM STOP/START VIRTUAL PARTS UPDATE ON CLUSTER` exigían `SYSTEM PULLING REPLICATION LOG` en lugar de `SYSTEM CLEANUP` / `SYSTEM VIRTUAL PARTS UPDATE`. [#110289](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110289) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * El glob `/` (cualquier número de directorios) ahora también coincide con el propio directorio. Anteriormente, `/` no se trataba como un caso especial en los patrones glob, por lo que `data/**/file.txt` no coincidía con `data/file.txt` (cero niveles de directorio). [#97676](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97676) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).

Nuevas características

Funciones y tipos de datos

* Se añadieron las funciones `parseQueryToJSON` y `formatQueryFromJSON` para serializar y deserializar AST como JSON, así como un dialecto experimental `clickhouse_json` que se habilita mediante `enable_json_ast_dialect`. [#100412](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/100412) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). [#113480](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113480) ([fm4v](https://github.com/fm4v)). * Se añadió la tabla del sistema `system.stemmers`, que muestra todos los idiomas de stemmers disponibles que pueden especificarse en la función `stem`. [#100611](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/100611) ([Ergus](https://github.com/Ergus)). * Se añadió compatibilidad con los operadores posfijos de SQL estándar `AT TIME ZONE` y `AT LOCAL` como azúcar sintáctico para `toTimeZone`. La expresión `expr AT TIME ZONE zone` ahora equivale a `toTimeZone(expr, zone)`, y `expr AT LOCAL` equivale a `toTimeZone(expr, timeZone())`. [#106092](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106092) ([lvzhipin03](https://github.com/lvzhipin03)). * El motor de tabla `URL` y la función de tabla `url` ahora redirigen al backend adecuado según el esquema de la URL: `file://` lo gestiona el motor `File`; `s3://`/`gs://`/`gcs://`/`oss://`, `S3`; `az://`/`azure://`/`abfss://`/`abfs://`, `AzureBlobStorage`; `hdfs://`, `HDFS`; y `http(s)://`, el motor `URL`, como hasta ahora. La configuración `url_base` se aplica antes de la redirección por esquema. Solo se redirigen los esquemas de S3 resueltos por los `url_scheme_mappers` predeterminados; otros esquemas de proveedores compatibles con S3 (`cos`, `obs`, ...) no se redirigen y requieren usar directamente el motor o la función `s3`. [#106093](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106093) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadió la función `dotProductTransposed` (alias `scalarProductTransposed`), que calcula el producto interno aproximado entre una columna `QBit` y un vector de referencia, y complementa las funciones ya existentes `L2DistanceTransposed` y `cosineDistanceTransposed`. [#108100](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108100) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadió un parámetro opcional stride al tipo de datos `QBit` (`QBit(T, dimension, stride)`) que almacena grupos de dimensiones en flujos independientes, de modo que una búsqueda vectorial pueda leer de forma eficiente solo las primeras dimensiones (por ejemplo, con embeddings Matryoshka). Las funciones de distancia transpuestas aceptan un cuarto argumento opcional, `used_dims`, para leer un número reducido de dimensiones. [#108103](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108103) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadió compatibilidad con el tipo de elemento `Int8` en el tipo de datos `QBit`, lo que permite el almacenamiento y la búsqueda vectorial por distancia transpuesta (`L2DistanceTransposed`, `cosineDistanceTransposed`) sobre vectores cuantizados de enteros de 8 bits. [#108105](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108105) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Nueva función `randomHadamardTransform(vector[, seed[, output_dims]])`: una transformada de Hadamard aleatorizada y determinista de un vector de punto flotante, es decir, una rotación ortogonal que preserva la norma, útil para preprocesar embeddings antes de la cuantización y, si se trunca, como proyección aleatoria de Johnson–Lindenstrauss / Hadamard aleatorizada submuestreada. [#108227](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108227) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se implementó la función de agregación `mergedJSONPatch` para la agregación de tipo merge-patch al estilo de RFC 7396 sobre valores JSON, con compatibilidad con la fusión de estados y uso en AggregatingMergeTree. Los usuarios pueden agregar una columna JSON usando una marca de tiempo u otra columna de ordenación como clave de ordenación para obtener el estado más reciente. [#108349](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108349) ([larryluogit](https://github.com/larryluogit)). * Se añadió la función `xxHash64Spark`, que calcula valores `xxHash64` compatibles con Spark para entradas `String` y `NULL` usando la semilla `42` y devuelve `Int64`. [#108436](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108436) ([lalitium](https://github.com/lalitium)). * Se añadió la función `digits(n, offset[, length])`, que devuelve el número contenido en `n` que comienza en el índice `offset(1-indexed)` y tiene `length` dígitos. Si no se proporciona `length`, la función devuelve el número desde offset hasta el final. [#109012](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109012) ([1000ms](https://github.com/1000ms)). * Se añadió la función aritmética `sqr` para calcular el cuadrado de un número. [#109061](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109061) ([lalitium](https://github.com/lalitium)). * Se añadieron las funciones de distancia transpuestas cuantizadas `cosineDistanceTransposedQuantized`, `L2DistanceTransposedQuantized` y `dotProductTransposedQuantized`, que operan sobre un `QBit(Int8)` de códigos Lloyd-Max de `quantizeBFloat16ToInt8` y decuantizan sobre la marcha los códigos almacenados. Un vector de referencia de coma flotante actúa como consulta de precisión completa y se compara con precisión `Float32` (una consulta `Float64` se convierte a una precisión menor); una referencia `Array(Int8)` también se decuantiza, lo que da lugar a una distancia simétrica entre cuantizado y cuantizado. [#109405](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109405) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadió la nueva función `dictGetRoot`, que devuelve el ancestro de nivel más alto (la raíz) de una clave en un diccionario jerárquico. Es un equivalente práctico de `dictGetHierarchy(dict_name, key)[-1]`. [#109459](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109459) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadió la función de tabla `mergeTreeCodecBlockCounts(database, table)`, que indica, para cada combinación de (parte, columna, subflujo) de una tabla `MergeTree`, cuántos bloques comprimidos utilizan cada códec. [#109623](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109623) ([rienath](https://github.com/rienath)). * Se añadió la función `notHas`, la negación de `has` para arrays, mapas y JSON. Cuando el pajar (haystack) es un array constante, `optimize_rewrite_has_to_in` (habilitado de forma predeterminada) reescribe `notHas(constant_array, x)` como `x NOT IN constant_array`, de modo que se ejecuta mediante una búsqueda en un conjunto y, al igual que `NOT IN`, puede aprovechar el índice de clave primaria para descartar datos. [#109926](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109926) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * Se añadió el tipo de datos geoespacial `MultiPoint`, almacenado como `Array(Point)`, y se incluyó en el tipo `Geometry`. [#109951](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109951) ([davidmenggx](https://github.com/davidmenggx)). * Las funciones `arrayElement` (el operador `vec[n]`) y `arraySlice` ahora admiten el tipo de datos `QBit`: `qbit[n]` devuelve el n-ésimo elemento del vector con precisión completa, y `arraySlice(qbit, offset, length)` devuelve una proyección sobre un subconjunto de dimensiones. Ambas leen únicamente los planos de bits de los grupos de stride que necesitan, y los fragmentos alineados con los límites de los grupos de stride reutilizan los streams almacenados sin copiarlos. [#109953](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109953) ([Utkal059](https://github.com/Utkal059)). * Se añadió el tokenizador `splitByRegexp` para índices de texto y la función `tokens`. Divide la entrada en tokens usando una expresión regular como separador, por ejemplo `tokenizer = splitByRegexp('[^\p{L}\p{N}#+]+')`, lo que permite conservar tokens con caracteres especiales como `C++` o `C#`, que otros tokenizadores dividirían. [#110002](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110002) ([Ergus](https://github.com/Ergus)). * Se añadieron las funciones `geometryIntersectCartesian` y `geometryIntersectSpherical`, que indican si dos geometrías se intersecan. A diferencia de `polygonsIntersectCartesian`/`polygonsIntersectSpherical`, aceptan cualquier tipo de dato geométrico (`Point`, `LineString`, `MultiLineString`, `Ring`, `Polygon`, `MultiPolygon`), incluido el tipo común `Geometry`, y los dos argumentos pueden ser de tipos distintos. [#110062](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110062) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * El lector nativo de ORC ahora admite el `uniontype` de ORC y lo asigna al tipo `Variant` de ClickHouse (antes, estas columnas se rechazaban con `Unsupported ORC type`). [#110078](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110078) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * El formato de salida nativo de ORC ahora puede escribir el tipo `Variant` de ClickHouse y lo asigna a un `uniontype` de ORC (antes fallaba con `ILLEGAL_COLUMN`). [#110085](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110085) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añaden formatos de estructura de tramas, que se seleccionan mediante el nuevo ajuste `framing_output_format`: multiplexan las distintas partes de la respuesta de la consulta en un único flujo de respuesta HTTP (bloques de datos, totales y extremos, paquetes de progreso, eventos de perfil, registros del servidor y excepciones). Formatos de estructura de tramas implementados: `None` (predeterminado; todo funciona como antes), `EventStream` (eventos enviados por el servidor mediante HTTP), `JSONEachPacketBase64` y `JSONEachPacketString` (un objeto JSON por paquete con los datos codificados en base64 o como cadena). [#110127](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110127) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadieron la función de tabla `bigquery` y el motor de tabla `BigQuery` para leer y escribir en tablas de Google BigQuery, incluidos los conjuntos de datos públicos. La estructura de la tabla se infiere a partir de su esquema en BigQuery. Para la autenticación se admite un token de acceso OAuth, una clave de cuenta de servicio en formato JSON y un cliente OAuth con un token de actualización. [#110166](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110166) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Nueva función `aiRedact`, que detecta y oculta información de identificación personal (PII) en textos mediante un proveedor de LLM. Especifique las categorías que se deben ocultar (p. ej., `['email', 'name']`) o pase un array vacío para usar un conjunto predeterminado de categorías de PII. Los valores detectados se reemplazan por un token (`[REDACTED]` de forma predeterminada). [#110464](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110464) ([davidmenggx](https://github.com/davidmenggx)). * Se añade la función `aiFilter`, que evalúa una condición en lenguaje natural sobre un texto mediante un LLM y devuelve `UInt8` para usarla en `WHERE`, `PREWHERE` y `JOIN ... ON`. [#110594](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110594) ([ylw510](https://github.com/ylw510)). * Se admiten conexiones TLS/SSL a PostgreSQL en el motor de tabla `PostgreSQL`, la función de tabla `postgresql`, los motores de base de datos `PostgreSQL` y `MaterializedPostgreSQL`, y los diccionarios `PostgreSQL`: `sslmode`, además de los certificados y la clave, proporcionados como contenido literal (`sslrootcert_pem`, `sslcert_pem`, `sslkey_pem`; se enmascaran igual que las contraseñas) o como rutas (`sslrootcert`, `sslcert`, `sslkey`; solo se aceptan desde una colección con nombre definida en el archivo de configuración del servidor). [#110615](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110615) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * La función de tabla `postgresql` y el motor de tabla `PostgreSQL` ahora pueden usarse para conectarse a otro servidor ClickHouse a través del protocolo PostgreSQL (cuando se usa un nombre de tabla; la variante `query(...)` aún no es compatible). Se añadieron las funciones de compatibilidad con PostgreSQL `format_type` y `current_setting`. [#110760](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110760) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Nueva función `aiSimilarity` que calcula la similitud semántica entre dos textos mediante un modelo de embeddings. Devuelve un `Nullable(Float32)` en `[-1, 1]`, donde `1` significa que los textos son idénticos, o `NULL` si un operando es `NULL` o está vacío, o si falló el cálculo de su embedding. [#110777](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110777) ([davidmenggx](https://github.com/davidmenggx)). * Se añadieron los motores de base de datos `Remote` y `RemoteSecure`, que proporcionan acceso en tiempo real a las tablas de una base de datos en un servidor de ClickHouse remoto, al que reenvían las consultas `SELECT` e `INSERT`. Son el equivalente, entre ClickHouse y ClickHouse, de los motores de base de datos `MySQL` y `PostgreSQL`. [#110975](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110975) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Compatibilidad con operadores de canalización en consultas SQL: `FROM t |> WHERE x > 1 |> AGGREGATE count() AS c GROUP BY y |> ORDER BY c DESC |> LIMIT 10`, de forma similar a la sintaxis de canalización de GoogleSQL. Cualquier consulta `SELECT` puede ir seguida de una cadena de operadores `|>`, y cada operador envuelve la consulta anterior en una subconsulta, por lo que el AST resultante es el mismo que el de la consulta equivalente con subconsultas anidadas. En una consulta que comienza con la cláusula `FROM`, la cláusula `SELECT` ahora es opcional y, por defecto, equivale a `SELECT *`. [#111151](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111151) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadió la función de agregación `gini` para calcular el coeficiente de Gini de valores numéricos finitos y no negativos, incluidas las agregaciones agrupadas y distribuidas. [#112280](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112280) ([amirreza1307](https://github.com/amirreza1307)). [#114643](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114643) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Compatibilidad con PNG animado en el formato de salida `PNG`. Una columna `t` convierte el resultado de una consulta en una animación; la escala de tiempo de `t` se define mediante `output_format_image_time_multiplier_seconds` y `output_format_image_time_divisor_seconds`, y `output_format_image_streaming_animation` permite escribir los fotogramas a medida que la consulta los genera, en lugar de mantenerlos en un búfer en memoria. [#112846](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112846) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadió una columna `finish_time` a `system.mutations` que registra cuándo se completó una mutación. Para las mutaciones no finalizadas y aquellas cuyo momento de finalización se desconoce, el valor es cero. [#113474](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113474) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). * Se añade un nuevo tipo de esquema `bucketed` para `system.metric_log`, que almacena todas las métricas en una única columna `Map(Enum16(...), Int64)` mediante la serialización `Map` por buckets (128 buckets), además de una columna `ALIAS` por métrica para mantener la compatibilidad: la tabla consta de unas pocas columnas en lugar de miles, los valores cero no se almacenan y leer una sola métrica implica leer únicamente uno de los 128 buckets. Además, un `Map` con claves `Enum` ahora puede indexarse mediante el nombre (como cadena) del valor del enum, p. ej., `map['name']`. [#115380](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115380) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadió un tokenizador `chinese` para la función `tokens` y los índices de texto de `MergeTree`. Segmenta el texto chino en palabras mediante un diccionario y un modelo oculto de Markov (el algoritmo se basa en [jieba](https://github.com/fxsjy/jieba)), con las granularidades `coarse_grained` (predeterminada) y `fine_grained`. [#89945](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89945) ([amosbird](https://github.com/amosbird)). * Se añade la función de agregación `groupFormat`, que formatea las filas de cada grupo con un formato de salida especificado y devuelve el resultado como una cadena. [#93201](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93201) ([wandersofb](https://github.com/wandersofb)). * Se añade el combinador de funciones de agregación `-Tuple`, que aplica la función de agregación subyacente a cada elemento de una columna `Tuple` de forma independiente y devuelve un `Tuple` con los resultados, conservando los nombres de los elementos: `sumTuple(t)` para `t = (a, b)` devuelve `(sum(a), sum(b))`. Las funciones de agregación con varios argumentos reciben una tupla por argumento, emparejadas por posición: `corrTuple((a1, a2), (b1, b2))` devuelve `(corr(a1, b1), corr(a2, b2))`. A diferencia de `-ForEach` aplicado a arrays, los elementos pueden ser de tipos distintos, y se conservan el tipo de resultado y el nombre de cada elemento. [#98190](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/98190) ([RinChanNOWWW](https://github.com/RinChanNOWWW)).

Funcionalidades de SQL y de consultas

* Se añadió compatibilidad con cláusulas WHERE en las definiciones de proyecciones. Las proyecciones con WHERE solo materializan las filas que cumplen el predicado, y el optimizador puede usarlas (en función del coste) cuando el WHERE de la consulta implica el WHERE de la proyección. [#102347](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/102347) ([SBALAVIGNESH123](https://github.com/SBALAVIGNESH123)). * Se añadió una forma de acceder a tablas y bases de datos mediante rutas URL en la interfaz HTTP (p. ej., \`/database/table.format.gz?filter=a>0\`), además de nuevas configuraciones (\`http\_allow\_database\_as\_path\`, \`http\_allow\_table\_as\_file\`, \`http\_allow\_filters\_as\_path\`, \`http\_allow\_filters\_as\_unrecognized\_url\_parameters\`, \`select\`, \`order\`, \`sort\`, \`filter\`, \`page\`, \`compression\`, \`format\`, \`input\_format\`, \`output\_format\`, \`default\_format\`, \`database\`) que pueden combinarse entre sí y con el parámetro de URL \`query\` ya existente. [#105249](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105249) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadieron los motores de tabla `Remote` y `RemoteSecure`, equivalentes persistentes de las funciones de tabla `remote` y `remoteSecure`. Ahora, además de `CREATE TABLE ... AS remote(...)`, también funciona `CREATE TABLE ... ENGINE = Remote('addresses', db, table, ...)`. [#106189](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106189) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadió `EXPLAIN ANALYZE` para examinar el rendimiento de las consultas: la consulta se ejecuta y las métricas reales de ejecución se muestran en el habitual formato de plan de consulta. [#106586](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106586) ([Fgrtue](https://github.com/Fgrtue)). [#110668](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110668) ([Fgrtue](https://github.com/Fgrtue)). * Se añadieron los comandos `SYSTEM STOP`, `SYSTEM START`, `SYSTEM PAUSE`, `SYSTEM CANCEL` y `SYSTEM REFRESH`, independientes del motor, junto con sus variantes `... ALL BACKGROUND` para todo el servidor, que permiten controlar desde una única interfaz unificada la actividad en segundo plano de las tablas `Kafka`, `RabbitMQ`, `NATS` y `S3Queue`/`AzureQueue`, así como de las vistas materializadas actualizables. En el caso de las vistas materializadas actualizables, actúan como alias de los comandos `SYSTEM ... VIEW` ya existentes. Como parte de la compatibilidad con estos controles en NATS, las tablas JetStream ahora confirman los mensajes solo después de una inserción correcta (semántica «al menos una vez»; antes, los mensajes se confirmaban automáticamente al entregarse y podían perderse si fallaba la inserción). La nueva configuración `nats_wait_for_flush_interval` (por defecto `false`, lo que mantiene el comportamiento anterior de baja latencia) permite mantener abierto un ciclo de consumo durante todo el intervalo de vaciado, en lugar de vaciar en cuanto se vacía la cola. La nueva configuración `nats_commit_on_select` hace que un `SELECT` directo sobre una tabla JetStream consuma (confirme) los mensajes que lee. [#107476](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107476) ([NIKTONIKTO717](https://github.com/NIKTONIKTO717)). * Las funciones de tabla y los motores de tabla `mysql`, `postgresql` y `sqlite` ahora admiten una consulta del usuario (en lugar de un nombre de tabla) y la envían tal cual a la base de datos externa, escrita como subconsulta `(SELECT ...)` o como `query('SELECT ...')`. La estructura de la tabla resultante se infiere a partir del resultado de la consulta, y dicha tabla es de solo lectura. [#107740](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107740) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se introduce el motor de tabla `QueryRunner`. Cada registro insertado en una tabla `QueryRunner` representa una consulta que el motor ejecuta. El motor puede utilizarse para la ejecución asíncrona de consultas, la ejecución por lotes de consultas generadas, el envío de consultas a clústeres remotos, pruebas de rendimiento, fuzzing y pruebas con tráfico en sombra. [#107888](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107888) ([mstetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)). * Se admite el modo de trama `GROUPS` para funciones de ventana (SQL:2011), p. ej. `any(price) OVER (PARTITION BY symbol ORDER BY ts GROUPS BETWEEN CURRENT ROW AND 1 FOLLOWING)`. En una trama `GROUPS`, los límites se cuentan en grupos de pares completos (conjuntos de filas con el mismo valor en la clave `ORDER BY`), de modo que `N PRECEDING`/`N FOLLOWING` significan `N` grupos de pares antes/después del grupo de pares de la fila actual, en lugar de filas físicas (`ROWS`) o distancias entre valores de `ORDER BY` (`RANGE`). [#108653](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108653) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * `CREATE MATERIALIZED VIEW ... POPULATE` sin más modificadores ahora es atómico a nivel local: la suscripción de la vista a las nuevas inserciones de la tabla de origen y la instantánea de los datos existentes se realizan conjuntamente bajo un breve bloqueo exclusivo sobre el origen, de modo que las filas insertadas a través del mismo servidor durante la carga inicial ya no se pierden ni se duplican (nueva configuración `materialized_views_populate_atomically`, habilitada de forma predeterminada). La garantía cubre solo la ruta de inserción local (las inserciones que llegan a otra réplica o a través de una ruta de escritura distribuida quedan fuera del corte) y requiere un origen capaz de proporcionar una instantánea fija (la familia `MergeTree` y `Memory`); los demás orígenes, así como `CREATE OR REPLACE` / `REPLACE` y las vistas creadas en bases de datos `Replicated`, siguen usando la carga inicial no atómica anterior. Además, `POPULATE` ahora puede usarse junto con `TO` para rellenar la tabla de destino con los datos existentes. [#108715](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108715) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * `ALTER USER`, `ALTER ROLE` y `ALTER SETTINGS PROFILE` ahora aceptan `SET name = value` como alias de `MODIFY SETTING name = value`. Esta sintaxis modifica configuraciones individuales sin alterar el resto, a diferencia de la cláusula `SETTINGS` sin modificadores, que reemplaza la lista completa de configuraciones. Así se reduce el riesgo de borrar por accidente las demás configuraciones de un usuario. [#108722](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108722) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se admite `ALTER TABLE ... MODIFY CONSTRAINT [IF EXISTS] name CHECK expr` para cambiar directamente la expresión de una restricción existente. [#108768](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108768) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadió el algoritmo IEJoin, basado en ordenación, para uniones cuya sección `ON` contiene dos comparaciones de desigualdad (`<`, `<=`, `>`, `>=`) entre las tablas unidas. Se habilita añadiendo `ie_join` a la configuración `join_algorithm`. Los tipos admitidos son `ALL INNER/LEFT/RIGHT/FULL JOIN` y `SEMI`/`ANTILEFT/RIGHT JOIN`. Anteriormente, estas consultas se ejecutaban como un `CROSS JOIN` con un filtro (solo `INNER`), lo que resulta mucho más lento en tablas grandes. [#109920](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109920) ([vdimir](https://github.com/vdimir)). * Se añadió una nueva tabla del sistema, `system.user_query_log`, que muestra a cada usuario sus propias entradas del registro de consultas sin necesidad de tener acceso a la tabla del registro de consultas. La idea y la implementación original son de Yue Ni (@niyue). [#110156](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110156) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Nueva configuración `run_query_in_background`. El servidor acepta la consulta, devuelve de inmediato un resultado vacío y la ejecuta hasta el final, independientemente de lo que ocurra con la conexión. El resultado se descarta. Puede hacer el seguimiento de la consulta mediante su `query_id` en `system.processes` y `system.query_log`. Está pensada para consultas largas como `INSERT ... SELECT`, `CREATE TABLE … AS SELECT` o `CREATE MATERIALIZED VIEW … POPULATE`, que no deben interrumpirse si se pierde la conexión. [#112816](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112816) ([mstetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)). * Se admite ALTER TABLE ... MODIFY PROJECTION para cambiar la configuración a nivel de proyección (p. ej., index\_granularity) de una proyección existente sin necesidad de reconstruirla. La nueva configuración se aplica de forma diferida a medida que se producen las fusiones. [#113343](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113343) ([diegomestre2](https://github.com/diegomestre2)). * El catálogo del motor de tablas S3 para lagos de datos ahora admite `INSERT`, además de permitir consultar tablas existentes. [#113505](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113505) ([scanhex12](https://github.com/scanhex12)). * El catálogo `Iceberg` ahora admite Snowflake Horizon Catalog mediante `catalog_type = 'horizon'`, lo que permite leer y escribir en tablas `Iceberg` administradas por Snowflake. [#114547](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114547) ([melvynator](https://github.com/melvynator)). * Se agregó la configuración `skip_unavailable_shards_mode` (también disponible como configuración del motor `Distributed`) para controlar qué excepciones de un segmento remoto se ignoran sin notificación cuando `skip_unavailable_shards` está habilitado. Esto ofrece un control más preciso sobre el comportamiento de las consultas en entornos distribuidos. [#79091](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/79091) ([byte-sourcerer](https://github.com/byte-sourcerer)).

Almacenamiento, lagos de datos y almacenamiento de objetos

* Se añadió compatibilidad con el formato de archivo Puffin ([https://iceberg.apache.org/puffin-spec/](https://iceberg.apache.org/puffin-spec/)). Ahora este formato puede utilizarse en funciones de tabla como `file`, `url`, `s3`, etc. [#103936](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/103936) ([scanhex12](https://github.com/scanhex12)). * Se añadió el almacenamiento de partes de datos «packed» para tablas `MergeTree`, que guarda todos los archivos de una parte en un único archivo empaquetado (`data.packed`) en lugar de un archivo por stream. Se controla mediante las configuraciones `min_bytes_for_full_part_storage`, `min_rows_for_full_part_storage` y `min_level_for_full_part_storage`, y está deshabilitado de forma predeterminada. Nota de compatibilidad: una vez que una tabla escribe partes «packed», las versiones anteriores del servidor no pueden leerlas, por lo que habilitar este formato impide volver a una versión anterior del servidor. [#108118](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108118) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Se añadió la configuración `nats_credentials` al motor de tabla NATS, que permite especificar las credenciales de NATS directamente como una cadena (equivalente al contenido de un archivo `.creds`). [#110733](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110733) ([addshore](https://github.com/addshore)).

Formatos de datos e ingestión

* Se añadió el formato de salida `HiveText`, que escribe datos en el formato de texto `LazySimpleSerDe` de Apache Hive. Los campos se separan con `\x01`; las filas, con el nuevo ajuste `format_hive_text_rows_delimiter` (valor predeterminado: `\n`), y los valores anidados de tipo `Array`, `Map` y `Tuple` utilizan la lista de separadores de Hive. La salida está pensada para el `LazySimpleSerDe` predeterminado de Hive y no es simétrica con la entrada `HiveText` de ClickHouse en el caso de valores anidados o delimitadores de fila personalizados. [#107582](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107582) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadió el formato de salida `GeoJSON` para escribir documentos GeoJSON `FeatureCollection` con una entidad (feature) por fila. El nuevo ajuste `format_geojson_validate_geometry` (habilitado de forma predeterminada) valida las geometrías GeoJSON tanto en lectura como en escritura; además, el formato de entrada `GeoJSON` ahora infiere `id` como `Nullable(String)`, lo que permite distinguir los ID ausentes o `null` de las cadenas vacías. [#108065](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108065) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)).

Configuración, acceso y observabilidad

* Se añadió una página integrada de búsqueda en la documentación, disponible en la ruta `/docs` de la interfaz HTTP, que ofrece búsqueda instantánea sobre la tabla `system.documentation` y renderiza la documentación de referencia (con resaltado de sintaxis, fórmulas matemáticas y enlaces cruzados). [#108345](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108345) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadió un tokenizador japonés para los índices de texto y las funciones tokens/hasAnyTokens/hasAllTokens, basado en el analizador morfológico MeCab. El diccionario se carga en tiempo de ejecución desde una ubicación definida en la configuración del servidor y se verifica con una suma de comprobación SHA-256 antes de usarse. [#111420](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111420) ([Ergus](https://github.com/Ergus)). * Se añadió un nuevo ajuste de la caché del sistema de archivos, `system_cache_extensions`, que controla qué archivos se almacenan en la caché del sistema cuando `use_split_cache` está habilitado. [#111575](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111575) ([kirillgarbar](https://github.com/kirillgarbar)). * Se añadió el ajuste `always_fetch_mutated_part`, que permite a una réplica descargar partes mutadas desde otras réplicas en lugar de ejecutar las mutaciones localmente. [#113020](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113020) ([rorylshanks](https://github.com/rorylshanks)).

Otras nuevas características

* Se añade compatibilidad con `WITH TIES` para valores negativos de `LIMIT`. [#100930](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/100930) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * Se añaden las configuraciones de restauración `restore_table_data`, `restore_access_entities` y `restore_functions` para controlar de forma granular qué se restaura. Estas pueden sobrescribir `structure_only` para categorías concretas; por ejemplo, `structure_only=true, restore_access_entities=true` restaura las definiciones de tablas y las entidades de acceso sin los datos de las tablas. [#102402](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/102402) ([fm4v](https://github.com/fm4v)). * Ahora los diccionarios pueden configurarse individualmente para carga diferida con `dictionary_lazy_load` en la definición del diccionario, lo que sobrescribe la configuración global del servidor `dictionaries_lazy_load`. Así, algunos diccionarios pueden cargarse de forma diferida y otros de forma inmediata. [#108314](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108314) ([mstetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)). * El operador de subíndice de arrays admite un array de enteros como índice: `arr[indexes]` devuelve los elementos situados en todas las posiciones indicadas, lo que equivale a `arrayMap(i -> arr[i], indexes)`. [#108371](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108371) ([ucasfl](https://github.com/ucasfl)). * Se añaden las funciones `geoToUTM`, `UTMToGeo`, `geoToMGRS` y `MGRSToGeo` para convertir entre coordenadas geográficas WGS84 y los sistemas de coordenadas UTM y MGRS. [#108939](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108939) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añaden los comandos `SYSTEM UNLOAD DICTIONARY` y `SYSTEM UNLOAD DICTIONARIES` para liberar la memoria de los diccionarios sin eliminar su definición. Los diccionarios se volverán a cargar de forma diferida en el siguiente acceso. [#109639](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109639) ([Manerone](https://github.com/Manerone)). * Se añade un nuevo tokenizador `icu` para los índices de texto y las funciones `tokens`, `hasAnyTokens` y `hasAllTokens`, que ofrece segmentación de palabras Unicode adaptada a la configuración regional (incluida la segmentación basada en diccionarios para idiomas como el chino, el japonés y el tailandés). [#109940](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109940) ([Ergus](https://github.com/Ergus)). * Se añade un nuevo códec `ZXC`: un códec LZ asimétrico con compresión lenta y descompresión muy rápida, cuya relación de compresión se sitúa entre la de `LZ4` y la de `ZSTD`. [#110620](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110620) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añade la configuración `s3_base` para que las URL relativas de las funciones de tabla `s3`, `s3Cluster`, `gcs` y `oss` y del motor de tabla `S3` puedan resolverse con respecto a una URL base de S3. Se añade el motor de base de datos `URL`, que resuelve los nombres de tabla como URL con respecto a una base opcional y los redirige al backend correspondiente. [#111512](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111512) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se habilita la expansión de comodines para `url()` y el motor `URL` mediante la enumeración de páginas de índice HTTP (listados de directorios en HTML o texto plano) y la extracción de las URL coincidentes. Los comodines se comparan con el componente de ruta de la URL, con límites en el tamaño de la página de índice y en el número de directorios leídos. [#95181](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95181) ([niyue](https://github.com/niyue)). * Se añade `AWS_MSK_IAM` como valor admitido para `kafka_sasl_mechanism`, lo que permite a ClickHouse autenticarse en Amazon MSK mediante roles de IAM sin tener que gestionar credenciales SASL/SCRAM. [#96100](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96100) ([kalavt](https://github.com/kalavt)). * Se añade al índice de texto una etapa de posprocesamiento que transforma los tokens tras la tokenización. [#98939](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/98939) ([Ergus](https://github.com/Ergus)).

Funcionalidades experimentales

Planificación y ejecución de consultas

* Se añadieron "controladores" para funciones definidas por el usuario de tipo executable. Un controlador declarado en `` puede utilizarse en `CREATE FUNCTION name ARGUMENTS (...) RETURNS T ENGINE = DriverName(...) AS '...code...'` para compilar o procesar de otro modo un fragmento de código del usuario al crear la función y generar una UDF executable lista para ejecutarse. La configuración resultante se almacena en ``, y la consulta de origen se conserva como `ATTACH FUNCTION`, de modo que la función se mantiene tras reiniciar el servidor. Un controlador de prueba de concepto, `c_function_body`, compila y ejecuta cuerpos de funciones en C dentro de contenedores Docker aislados en modo `executable_pool`. [#105131](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105131) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Las solicitudes a la Prometheus Query API dirigidas a `/api/v1/query` y `/api/v1/query_range` ahora se registran en `system.query_log` con las métricas `read_rows` y `read_bytes`. [#106611](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106611) ([JTCunning](https://github.com/JTCunning)). * Se admiten lecturas con plan de consulta distribuido para `SELECT ... FINAL` en tablas de la familia MergeTree cuando `make_distributed_plan` está habilitado. [#108148](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108148) ([davenger](https://github.com/davenger)). * Se añade la ejecución experimental de réplicas paralelas basadas en el plan para consultas sobre MergeTree. [#108504](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108504) ([devcrafter](https://github.com/devcrafter)). * Se añadió una función de tabla experimental, `eval`, que evalúa una expresión constante para obtener una cadena de consulta y ejecuta la única consulta `SELECT` resultante. La funcionalidad está deshabilitada de forma predeterminada y puede habilitarse con la configuración `allow_experimental_eval_table_function`. Autor: Yue Ni [#110132](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110132) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Réplicas paralelas basadas en el plan (`parallel_replicas_plan_based`): la frontera entre lo local y lo remoto ahora la determina una optimización a nivel de plan sobre un plan de consulta normal, y las consultas sobre vistas con un `UNION` se paralelizan sin necesidad de `parallel_replicas_allow_view_over_mergetree`. Las consultas que usan `IN (subquery)` ahora recurren a un plan local en lugar de fallar. [#111063](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111063) ([devcrafter](https://github.com/devcrafter)). [#112443](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112443) ([devcrafter](https://github.com/devcrafter)). * Se refuerza la seguridad de las funciones de IA experimentales: se rechazan de forma predeterminada los endpoints inseguros (`http`) hacia hosts remotos (nueva configuración `ai_function_allow_insecure_endpoint`), se limitan de forma predeterminada las llamadas salientes a la API por consulta (`ai_function_max_api_calls_per_query` ahora tiene el valor predeterminado `1000`) y se sanean las respuestas de error del proveedor que se escriben en los logs. [#111286](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111286) ([george-larionov](https://github.com/george-larionov)). * Las réplicas paralelas basadas en el plan (`parallel_replicas_plan_based`) ahora distribuyen los JOIN aptos (`INNER`, `LEFT`, `RIGHT`, incluidos `SEMI`/`ANTI`): la unión completa se ejecuta en un fragmento de plan distribuido, con uno de los lados coordinado entre réplicas y el otro difundido a todas ellas. [#112268](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112268) ([devcrafter](https://github.com/devcrafter)). * Se informa del error que provocó la cancelación de una consulta distribuida (`make_distributed_plan = 1`) en lugar de mostrar únicamente `QUERY_WAS_CANCELLED`. Hasta ahora, el error real de una tarea de worker fallida solo podía verse en el log del servidor. [#112590](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112590) ([davenger](https://github.com/davenger)). * Se admite la ejecución distribuida de planes de consulta con `IN (subquery)` sin reescribirla como un `JOIN`. El conjunto se construye una sola vez en el iniciador y sus valores se envían junto con las tareas de los workers. Se elimina la activación forzada de `rewrite_in_to_join`; la reescritura sigue disponible como configuración explícita. [#113826](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113826) ([davenger](https://github.com/davenger)). * Una consulta con plan distribuido (`make_distributed_plan`) ahora detiene sus etapas previas en cuanto se cumple un `LIMIT`, en lugar de calcular el resultado completo y descartarlo. [#114806](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114806) ([davenger](https://github.com/davenger)). * Se corrige el error `Illegal type Decimal(18, 0) of argument of function toIntervalNanosecond` que se producía cuando una consulta PromQL usaba `offset` dentro de un selector de rango, p. ej., `rate(m[2m] offset 5m)`. [#114997](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114997) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). * Se admite la agregación `GROUPING SETS` en los planes distribuidos generados por el optimizador Cascades (`make_distributed_plan = 1, enable_cascades_optimizer = 1`). [#115426](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115426) ([davenger](https://github.com/davenger)). * Las tablas `TimeSeries` ahora pueden mantener una tabla de "muestras recientes": cuando el nuevo ajuste del motor `recent_samples_ttl_seconds` es distinto de cero, el motor crea una copia con TTL de la tabla de muestras (particionada por `recent_samples_partition_by`, por día de forma predeterminada) en la que se escribe en cada inserción, y las consultas PromQL cuyo rango de tiempo cabe en la ventana de TTL leen automáticamente de ella. Esto hace que las reglas de alerta y de registro, así como los dashboards de rango corto, sean varias veces más rápidos en tablas grandes. Esta preferencia puede desactivarse con el nuevo ajuste de consulta `time_series_prefer_recent_samples_table`. [#115441](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115441) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). * Los planes de consulta distribuidos (`make_distributed_plan`) ahora detienen rápidamente las etapas previas inactivas una vez que se cumple un `LIMIT`: un sumidero de intercambio inactivo lee `NoMoreDataNeeded` en cuanto llega, y una fuente de intercambio inactiva detecta que su salida está cerrada y propaga la detención hacia las etapas previas. Hasta ahora, dichas etapas seguían leyendo y calculando datos que nadie consumía. [#115690](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115690) ([davenger](https://github.com/davenger)). * Las réplicas paralelas automáticas ahora pueden recopilar estadísticas en tiempo de ejecución y activar las réplicas paralelas para las consultas compatibles cuando `parallel_replicas_plan_based` está habilitado. [#115788](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115788) ([devcrafter](https://github.com/devcrafter)). * Se ha añadido Cascades, un optimizador experimental basado en costos para planes de consulta distribuidos, que se habilita con `enable_cascades_optimizer = 1` junto con `make_distributed_plan = 1`. En función del costo estimado, elige entre estrategias de join shuffle, broadcast, replicada y local; agregación en dos fases, shuffle y local; top-N distribuido en dos etapas; y lecturas paralelas y replicadas, e inserta operadores de intercambio cuando es necesario. [#86353](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/86353) ([davenger](https://github.com/davenger)).

Almacenamiento, lagos de datos e índices

* Se añadió una caché SLRU en memoria para los archivos de metadata de Paimon deserializados (listas de manifiestos y manifiestos). Cuando se habilita mediante el ajuste `use_paimon_metadata_files_cache`, las consultas repetidas sobre la misma tabla Paimon ya no tienen que volver a descargar ni a analizar la metadata desde el almacenamiento de objetos. [#104657](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/104657) ([Binnn-MX](https://github.com/Binnn-MX)). * El `ReaderExecutor` experimental (`use_reader_executor`, desactivado de forma predeterminada) ahora puede mantener abierta una conexión con el origen remoto y reutilizarla en lecturas secuenciales, lo que reduce el número de solicitudes al almacenamiento de objetos durante los escaneos. [#107735](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107735) ([CheSema](https://github.com/CheSema)). * Se añadió una caché del sistema de archivos de tipo read-through a la ruta de lectura del `ReaderExecutor` experimental (`use_reader_executor`, desactivado de forma predeterminada). [#110029](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110029) ([CheSema](https://github.com/CheSema)). * Se añadió el ajuste experimental de `MergeTree` `allow_experimental_adaptive_codec_selection`. Cuando está habilitado, las fusiones y mutaciones eligen, para cada bloque, el códec que genera la salida más pequeña en las columnas que usan el códec predeterminado. [#111834](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111834) ([rienath](https://github.com/rienath)). * Se añadió un nivel de caché de páginas en espacio de usuario a la ruta de lectura del `ReaderExecutor` experimental (`use_reader_executor`, desactivado de forma predeterminada). Ante un fallo de caché, el ejecutor ahora puebla la caché de páginas en espacio de usuario y atiende desde ella las lecturas posteriores, sin copias (zero-copy). [#114890](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114890) ([CheSema](https://github.com/CheSema)). * La compactación de archivos de manifiesto de `Iceberg` ya está disponible mediante `OPTIMIZE TABLE ... MANIFEST` para reducir el número de archivos de metadata. Está controlada por el ajuste `allow_experimental_iceberg_compaction`. [#98178](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/98178) ([SmitaRKulkarni](https://github.com/SmitaRKulkarni)).

Funciones, formatos e IA

* Experimental: responder a `SELECT count(*) FROM t WHERE col default(col)` a partir de las estadísticas de dispersión por columna en `serialization.json`, sin escanear datos, cuando el predicado divide exactamente la columna en valores predeterminados y no predeterminados. [#105890](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105890) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Se añadió la familia experimental de códecs vectoriales `Quantize(...)` y una reescritura opcional de búsqueda vectorial aproximada en dos etapas sobre flujos complementarios cuantizados. [#108565](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108565) ([shankar-iyer](https://github.com/shankar-iyer)). * Se recupera el códec de compresión experimental `SZ3`, con pérdida y error acotado, para columnas `Float32`/`Float64` (y arrays de estos tipos). Requiere `allow_experimental_codecs`. [#108788](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108788) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió la lectura de datos comprimidos con el códec experimental `SZ3('ALGO_LORENZO_REG', ...)`, que antes fallaba con `CORRUPTED_DATA`, y se evitó el comportamiento no definido al comprimir valores de coma flotante no finitos (`NaN` e infinitos) con el códec experimental `SZ3`. [#110762](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110762) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * PromQL: las funciones de fecha y hora (`hour()`, `minute()`, `month()`, `year()`, `day_of_week()`, `day_of_month()`, `day_of_year()`, `days_in_month()`) ahora pueden llamarse sin argumentos, en cuyo caso usan `vector(time())` de forma predeterminada, como en Prometheus. [#111869](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111869) ([valerypetrov](https://github.com/valerypetrov)). * PromQL: se corrigieron las operaciones sobre vectores instantáneos sin etiquetas, p. ej., `vector(1) + vector(2)`, `topk(1, vector(1))`, `label_replace(vector(1), ...)` y los operadores binarios con `on()`, que fallaban con un error de tipo. [#111872](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111872) ([valerypetrov](https://github.com/valerypetrov)). * PromQL: se implementó la función `deriv` y se corrigió un error por el que su función de agregación subyacente devolvía valores 1000 veces menores con marcas de tiempo con resolución de milisegundos. [#112360](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112360) ([valerypetrov](https://github.com/valerypetrov)). * Se aplica la optimización de lectura en orden a las consultas con `ORDER BY` cuando `parallel_replicas_plan_based` está habilitado: la ordenación ahora se envía a las réplicas y se fusiona en el initiator, de modo que cada réplica lee en el orden de la clave de ordenación. También se corrige `Unknown function __topKFilter` para `ORDER BY` sobre una columna que no forma parte de la clave primaria cuando esta configuración está habilitada. [#114315](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114315) ([devcrafter](https://github.com/devcrafter)). * Se corrigieron las lecturas de búsqueda vectorial tras recargar una parte de datos (por ejemplo, después de `ATTACH` o de reiniciar el servidor): las partes ya no pierden sus subcolumnas del códec `Quantized`, por lo que las búsquedas leen las subcolumnas cuantizadas en lugar de recurrir a la columna de precisión completa. [#114763](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114763) ([shankar-iyer](https://github.com/shankar-iyer)). * El motor de tabla experimental `TimeSeries` ya no aplica el códec `Gorilla` a las columnas `value` creadas automáticamente en la tabla interna de muestras; ahora usan `CODEC(ZSTD(1))` de forma predeterminada. Las columnas declaradas explícitamente conservan los códecs que haya indicado el usuario. El valor predeterminado de la columna `timestamp` no cambia (`CODEC(DoubleDelta, ZSTD(1))`). [#112110](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112110) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). [#114790](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114790) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). * Se admiten `ROLLUP`, `CUBE`, `GROUPING SETS` y la función `grouping` en consultas ejecutadas con `make_distributed_plan = 1`. [#114950](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114950) ([davenger](https://github.com/davenger)). * Se añade una variante Real Doubles (RD) y un argumento opcional `ALP(AUTO|STD|RD)` al códec experimental ALP. Ahora, ALP sin argumentos elige automáticamente entre el esquema STD existente y RD, en lugar de usar siempre STD. [#99654](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/99654) ([nazarii-piontko](https://github.com/nazarii-piontko)).

Otras funcionalidades experimentales

* Se añade afinidad estática de partición a segmento para StorageKafka2 mediante las configuraciones kafka\_partition\_shard\_num y kafka\_shard\_count, lo que permite que varios segmentos de ClickHouse consuman de forma determinista subconjuntos disjuntos de particiones de Kafka. [#108886](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108886) ([JingYanchao](https://github.com/JingYanchao)). * Ahora puede autenticarse en OneLake con un token bearer obtenido previamente mediante la configuración `onelake_bearer_token`, en lugar de `onelake_client_id` y `onelake_client_secret`. Así se evita compartir un secreto de cliente de larga duración. El token no se renueva, por lo que la base de datos debe volver a crearse cuando caduque. [#109104](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109104) ([asya-ch](https://github.com/asya-ch)). * Se corrige `data_uncompressed_bytes` para los índices de omisión empaquetados en `skp_idx.packed` (mediante `packed_skip_index_max_bytes`): el tamaño sin comprimir que se notificaba era en realidad el tamaño comprimido, lo que además podía impedir que se activara `distributed_index_analysis`. [#109272](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109272) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Se añadió compatibilidad con la compresión Zstandard al HTTP handler experimental de Prometheus remote-write v1. [#110907](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110907) ([JTCunning](https://github.com/JTCunning)). * PromQL: se implementaron las funciones `clamp`, `clamp_min`, `clamp_max` y `round`. [#111870](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111870) ([valerypetrov](https://github.com/valerypetrov)). * PromQL: `quantile` con un nivel de cuantil fuera de \[0, 1] ahora devuelve -Inf/+Inf/NaN, igual que Prometheus, en lugar de lanzar un error, y `histogram_quantile` ahora ignora, también como Prometheus, las series de entrada cuya etiqueta `le` falta o no se puede analizar. [#111871](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111871) ([valerypetrov](https://github.com/valerypetrov)). * PromQL: se implementaron las funciones `changes()` y `resets()`. [#112352](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112352) ([valerypetrov](https://github.com/valerypetrov)). * Ahora se recopilan correctamente las estadísticas de inserción y las consultas recibidas a través del endpoint de Prometheus remote-write. [#112825](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112825) ([JTCunning](https://github.com/JTCunning)). * PromQL: se conservan los valores finitos al aplicar el módulo con un divisor infinito. [#113746](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113746) ([fallintoplace](https://github.com/fallintoplace)). * Se rechazan los saltos de línea literales en las cadenas PromQL ordinarias entre comillas. [#114381](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114381) ([fallintoplace](https://github.com/fallintoplace)). * Un valor muy grande de `distributed_plan_workers_num` ya no hace que el servidor aborte con un `std::length_error` cuando están habilitadas las opciones experimentales `make_distributed_plan` y `enable_cascades_optimizer`. Ahora ese número de nodos se rechaza con `INVALID_SETTING_VALUE`. [#115398](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115398) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se implementa el endpoint `/api/v1/series` de la Prometheus HTTP API para las tablas `TimeSeries`: selectores de series `match[]` (los valores repetidos se combinan como una unión), un rango de tiempo `start`/`end` opcional y un parámetro `limit` opcional. [#115676](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115676) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).

Mejoras del rendimiento

Rendimiento de JOIN y de agregaciones

* Se habilita la caché de condiciones de consulta para las consultas que pasan por el filtrado dinámico TopK (`ORDER BY ... LIMIT n`). La entrada de la QCC se particiona según los parámetros del plan TopK, de modo que una misma consulta reutiliza los resultados del filtro WHERE almacenados en caché, mientras que un `LIMIT`, una columna de ordenación o una dirección de ordenación distintos generan una entrada nueva. [#104478](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/104478) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se traslada LIMIT a la agregación en orden para permitir una finalización anticipada cuando la clave de GROUP BY coincide con la clave de ORDER BY y con la clave de ordenación de la tabla, lo que reduce considerablemente el número de filas leídas. [#104859](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/104859) ([thevar1able](https://github.com/thevar1able)). * Se habilita `allow_aggregate_partitions_independently` de forma predeterminada. Cuando una clave de `GROUP BY` es compatible con la clave de partición, ClickHouse puede agregar cada partición de forma independiente y omitir el paso de fusión global. Unas heurísticas en tiempo de ejecución descartan automáticamente la optimización cuando la distribución de las particiones la haría desfavorable (muy pocas particiones, demasiadas particiones o tamaños de partición muy desequilibrados). [#105128](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105128) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se habilita `read_in_order_use_virtual_row` de forma predeterminada. Al leer en el orden de la clave primaria (p. ej., `ORDER BY primary_key LIMIT n`) en una tabla con muchas partes, solo se leen las partes que realmente pueden contribuir al resultado (más una ventana de lectura anticipada de, como máximo, `max_threads` partes que mantiene la lectura en paralelo), lo que reduce considerablemente el consumo máximo de memoria. [#106215](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106215) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se ha reducido el uso de memoria y mejorado el rendimiento de los `JOIN`. El lado derecho de una unión hash utiliza ahora una referencia de fila compacta de 8 bytes basada en índices, de modo que las entradas de la tabla hash de las uniones `ALL` son tan pequeñas como las de las uniones `ANY` para cualquier tipo de clave. En pruebas de rendimiento con consultas grandes de unión `parallel_hash` —uniones `INNER` y `ANY` de tablas de entre 100 y 300 millones de filas con claves `UInt64` y `String`, tanto únicas como duplicadas—, la consulta mediana fue aproximadamente un 12 % más rápida y usó cerca de un 15 % menos de memoria máxima, sin que ninguna consulta se volviera más lenta. Las uniones `INNER` con claves `UInt64` fueron las más beneficiadas (mediana aproximadamente un 21 % más rápida y con un 38 % menos de memoria). [#107189](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107189) ([harikrishnan94](https://github.com/harikrishnan94)). * Se ha añadido el algoritmo dpsub de enumeración del orden de uniones, que proporciona planes de unión óptimos con una menor sobrecarga de optimización que dpsize y admite uniones que no son internas. [#107351](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107351) ([fkastrati](https://github.com/fkastrati)). * Se evita convertir agregaciones de un solo nivel con bajo uso de memoria en agregaciones de dos niveles, asociando un rastreador de memoria al estado de agregación en lugar de usar la memoria de toda la consulta. [#107490](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107490) ([m-selmi](https://github.com/m-selmi)). * Se evita construir el AST completo de la consulta durante el análisis de consultas de agregación, ya que la clave de caché de estadísticas de tamaño de la tabla hash de agregación se calcula a partir del plan de consulta en lugar del AST. [#107643](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107643) ([novikd](https://github.com/novikd)). * Se permite pasar de la unión `hash` usada en la primera ejecución de una consulta a `parallel_hash` en las ejecuciones posteriores, en función de las estadísticas de tiempo de ejecución recopiladas en la primera ejecución. [#108125](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108125) ([m-selmi](https://github.com/m-selmi)). * Se utiliza el tamaño de la tabla hash obtenido de las estadísticas de unión en tiempo de ejecución para optimizar el tamaño de los filtros en tiempo de ejecución de JOIN en ejecuciones posteriores de la consulta. Puede controlarse mediante la nueva configuración `join_runtime_filter_size_from_hash_table_stats`. [#108313](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108313) ([m-selmi](https://github.com/m-selmi)). * Acelera y reduce el uso de memoria de las consultas `DISTINCT` sobre tablas `MergeTree` particionadas al mantener las filas de cada partición dentro de un único stream, de modo que el `DISTINCT` preliminar de cada stream trabaje sobre un conjunto disjunto de claves, en lugar de que el mismo conjunto de claves aparezca en varios `DISTINCT` preliminares. Esto se aplica cuando la expresión de partición es una función determinista de las columnas del `DISTINCT`, y está condicionado por una heurística de costo basada en el número de particiones y su desequilibrio (que puede activarse o desactivarse mediante el setting `force_distinct_partitions_independently`, deshabilitado de forma predeterminada). Esta misma propiedad de disyunción por partición se propaga a través de los pasos `Expression`, `Filter` y `ARRAY JOIN` hasta los consumidores finales `DISTINCT`, `LIMIT BY` y `GROUP BY`, para que también puedan omitir su fusión. Se controla mediante los nuevos settings `allow_distinct_partitions_independently` (habilitado de forma predeterminada) y `max_number_of_partitions_for_independent_distinct`, que permite ajustar la heurística. [#108326](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108326) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * Los filtros en tiempo de ejecución ahora se construyen sobre las claves de igualdad incluso cuando la cláusula `ON` también contiene predicados de no igualdad, lo que reduce el número de filas que entran en la unión hash en uniones mixtas de igualdad y no igualdad. `LEFT ANTI JOIN` no se ve afectado. [#108579](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108579) ([29antonioac](https://github.com/29antonioac)). * Se reduce el umbral de precarga por software para las tablas hash de agregación y de unión de `4 * L2 cache size` a `L2 cache size`, de modo que la precarga se habilite en cuanto la tabla hash deje de caber en la L2. Esto corrige una regresión en `GROUP BY` y `JOIN` sobre tablas hash de tamaño medio (\~1-8 MiB) en plataformas que reportan una L2 grande (p. ej., aarch64 con una L2 de 2 MiB). [#108655](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108655) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Mejora del rendimiento de las funciones de ventana. Las consultas de ventana sobre tablas anchas que incluyen `SELECT *` ahora consumen bastante menos memoria y se ejecutan más rápido. Las agregaciones de ventana, como `quantile*`, `uniq*` y `groupArray`, son más rápidas con `OVER ()` y `OVER (ORDER BY ... RANGE ...)`. La función `cume_dist` también es más rápida, y las ventanas que usan `PARTITION BY` u `ORDER BY` ahora rinden mejor en columnas con muchos valores repetidos. [#108688](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108688) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * Las consultas de agregación sin funciones de agregación ahora usan métodos basados en `HashSet` en lugar de `HashMap` (para los tipos de clave compatibles). Se han observado aceleraciones de hasta 1,8 veces. [#108862](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108862) ([nickitat](https://github.com/nickitat)). * Se reduce la sobrecarga causada por la contención de bloqueos en el algoritmo de unión `parallel_hash`. [#108938](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108938) ([m-selmi](https://github.com/m-selmi)). * Se añadió un nuevo valor de `join_algorithm`, `parallel_full_sorting_merge`: para uniones de igualdad compatibles con hash, divide una full sorting merge join en segmentos según el hash de las claves de unión, lo que genera merge joins independientes por segmento que se ejecutan en todos los hilos. Conserva el bajo uso de memoria en streaming propio de una merge join y, al mismo tiempo, la paraleliza (en un benchmark, fue \~2,4 veces más rápida y usó \~3,3 veces menos memoria que `parallel_hash`). Las uniones `ASOF` recurren a un único `full_sorting_merge`; los tipos de clave incompatibles con hash (punto flotante, `JSON`, `Object`, `Dynamic`) omiten solo la reescritura de dispersión por hash y aún pueden segmentarse en el origen por rangos de clave primaria cuando `query_plan_join_shard_by_pk_ranges` está habilitado. El resultado no está ordenado. [#109005](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109005) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Las estadísticas de columnas ahora se materializan de forma predeterminada en `INSERT` cuando el tamaño activo actual de la tabla más el tamaño del bloque escrito no supera el valor del nuevo ajuste `materialize_statistics_on_insert_max_table_size` (predeterminado: 25 GiB); la comprobación se realiza por cada bloque escrito, por lo que una primera carga masiva en una tabla vacía puede seguir materializando estadísticas para cada bloque escrito. Esto proporciona al optimizador de uniones basado en costes estimaciones precisas para tablas de dimensiones recién cargadas y evita órdenes de unión patológicos (por ejemplo, TPC-H Q5 y Q8 ya no agotan el tiempo de espera con un factor de escala de 40), mientras que las tablas de hechos grandes y consolidadas siguen materializando estadísticas durante las fusiones. [#109454](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109454) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se ha optimizado la función de agregación `uniqCombined` en el caso de agregación sin clave. [#109794](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109794) ([CurtizJ](https://github.com/CurtizJ)). * Se han optimizado las funciones de agregación `uniqHLL12` y `uniqCombined`. [#109831](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109831) ([CurtizJ](https://github.com/CurtizJ)). * Se paraleliza el procesamiento de filas no unidas en el algoritmo de unión `parallel_hash` en dos casos más: cuando existe un filtro residual y cuando las claves de unión son pequeñas (mapa hash de un solo nivel). [#110008](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110008) ([m-selmi](https://github.com/m-selmi)). * Se desplaza un filtro por debajo de una función de ventana cuando el predicado solo hace referencia a las columnas `PARTITION BY` de la ventana. Un predicado de este tipo escrito después de la ventana (un `WHERE` externo que envuelve una subconsulta con ventana, o un término de una conjunción en `QUALIFY`) ahora llega al almacenamiento y permite la poda por clave primaria o partición, así como el uso de índices de omisión y proyecciones. Por ejemplo, `SELECT ... row_number() OVER (PARTITION BY key ORDER BY ts) AS rn ... QUALIFY rn = 1 AND key = 'x'` ya no lee ni aplica la ventana a toda la tabla. [#110114](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110114) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Con `join_use_nulls = 1`, un `WHERE` que rechaza valores NULL y que hace referencia a columnas de ambos lados de una unión externa (p. ej., `WHERE l.k = 42 AND r.k = 42`) ahora convierte la unión en `INNER` (o `LEFT`/`RIGHT`) y poda la clave primaria, igual que con `join_use_nulls = 0`. Anteriormente, la conversión se omitía en este caso y ambas tablas se leían por completo. [#110121](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110121) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se han optimizado las funciones `uniq`, `uniqExact` y `uniqHLL12` en agregaciones sin clave. [#110150](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110150) ([CurtizJ](https://github.com/CurtizJ)). * Un `JOIN` cuya condición `ON` es siempre falsa (p. ej., `ON 1 = 2`, `ON NULL` o una condición que se reduce a falso, como `a.t = 'A' AND a.t = 'B'`) ya no lee el lado que no aporta resultados. Una nueva optimización del plan de consulta sustituye por una fuente vacía los lados de entrada que no pueden aportar ninguna fila. Se controla mediante el ajuste `query_plan_short_circuit_constant_false_join` (habilitado de forma predeterminada). [#110234](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110234) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se paraleliza la fusión final de las tablas hash de agregación de un solo nivel: el espacio de claves se divide en particiones hash disjuntas que los threads fusionan de forma independiente (ajuste `enable_parallel_single_level_merge`, habilitado de forma predeterminada). Acelera las consultas `GROUP BY` cuyas tablas hash por thread no alcanzan el umbral de dos niveles, pero cuya fusión ocupaba la mayor parte del tiempo de ejecución. [#110395](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110395) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * Las claves de agregación de un único `String` ahora usan una representación de tabla hash más compacta, lo que mejora las cargas de trabajo de `GROUP BY` con uso intensivo de cadenas. La nueva configuración `enable_packed_string_keys_in_aggregation` está habilitada de forma predeterminada; si se deshabilita, o si se establece `compatibility` por debajo de `26.8`, se restablece la ruta heredada de `StringHashTable`, que puede ser más rápida para claves de cardinalidad muy baja con una longitud superior a 11 bytes. [#110573](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110573) ([harikrishnan94](https://github.com/harikrishnan94)). [#112089](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112089) ([harikrishnan94](https://github.com/harikrishnan94)). * Se mejora el rendimiento de full sorting merge join entre 1,5 y 3 veces en escenarios dispersos. [#111200](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111200) ([vdimir](https://github.com/vdimir)). * Se habilita `join_runtime_filter_from_fixed_hash_table` cuando los tipos de join key de sondeo y de construcción difieren (por ejemplo, una clave de sondeo Nullable con una clave de construcción no Nullable). [#111244](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111244) ([m-selmi](https://github.com/m-selmi)). * Se mejora el rendimiento de las uniones `RIGHT` y `FULL` con el algoritmo `parallel_hash` cuando el lado derecho contiene join keys `NULL` o filas filtradas por la expresión `ON`, ya que se evita reconstruir los mapas de nulos. [#111258](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111258) ([m-selmi](https://github.com/m-selmi)). * Nuevo algoritmo adaptativo para `GROUP BY` en paralelo (controlado mediante la configuración `enable_adaptive_aggregator`, habilitada de forma predeterminada): cada hilo agrega en su propia tabla hash hasta que esta contiene `adaptive_aggregator_freeze_threshold` claves y, en ese momento, la congela. Así, las claves frecuentes siguen actualizando las pequeñas tablas residentes en caché sin necesidad de coordinación, mientras que las claves poco frecuentes se enrutan según su hash a colas pendientes por bucket y se agregan exactamente una vez, dentro de la fusión paralela por bucket. [#111459](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111459) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * Se acelera el hashing por fila de los valores de columnas JSON/`Object` almacenados en datos compartidos (que utilizan, por ejemplo, `uniq`/`uniqExact` sobre una columna JSON y las claves hash de `GROUP BY`/`DISTINCT`), ya que se evita reconstruir `ColumnDynamic` para cada valor. Los valores hash no cambian. [#111501](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111501) ([valerypetrov](https://github.com/valerypetrov)). * Se mejora el rendimiento de RIGHT y FULL hash JOIN con múltiples disyunciones `OR` en la sección ON, así como de RIGHT/FULL JOIN con condiciones residuales (de desigualdad). [#111590](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111590) ([m-selmi](https://github.com/m-selmi)). * La lectura en orden a través de un JOIN ahora también funciona cuando un hash join tiene configurado un umbral automático de volcado a disco (el valor predeterminado desde 26.5). Cuando se aplica esta optimización, la unión permanece en memoria para conservar el orden del lado izquierdo; establezca `query_plan_read_in_order_through_spilling_join = 0` para restaurar el comportamiento anterior, en el que dichas uniones no se utilizan para la lectura en orden y pueden volcarse a disco libremente. Además, con este cambio, un `ORDER BY ... LIMIT` sobre un `LEFT JOIN` leído en orden ya no indica la tabla completa como número de filas que prevé leer, por lo que deja de activar `max_rows_to_read` con `read_overflow_mode = 'throw'` en lecturas que terminan anticipadamente. [#111973](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111973) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se vuelve a habilitar la optimización de claves consecutivas para la agregación de `TTL ... GROUP BY` durante las fusiones. El agregador se construía pasando `min_chunk_bytes_for_parallel_parsing` (un umbral en bytes, 10 MiB de forma predeterminada) en la posición que corresponde a `min_hit_rate_to_use_consecutive_keys_optimization` (una tasa de aciertos en `[0, 1]`, 0,5 de forma predeterminada), por lo que la optimización quedaba deshabilitada permanentemente en esa ruta. Los resultados no se ven afectados. [#112314](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112314) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * La replicación diferida de columnas para `ARRAY JOIN` ya no se pierde cuando se serializa un plan de consulta. Con `serialize_query_plan = 1`, el nodo que ejecutaba un fragmento de plan remoto ignoraba `enable_lazy_columns_replication` y siempre materializaba todas las copias replicadas, aunque esta configuración está habilitada de forma predeterminada. [#112330](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112330) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Una igualdad en `WHERE` ahora se fusiona con la condición de `JOIN` cuando sus operandos tienen tipos distintos pero comparten un supertipo común, como `Int32` y `Nullable(Int32)`. Esto permite convertir una unión CROSS en una unión INNER. [#112630](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112630) ([m-selmi](https://github.com/m-selmi)). * Se corrigió la reasignación cuadrática al replicar un `Array` cuyos elementos contienen valores `JSON` en datos compartidos, por ejemplo, un `Array(JSON)` constante pasado a una función de agregación. En estas consultas, la cantidad de bytes copiados crecía de forma cuadrática con el número de filas. [#112897](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112897) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se restaura la poda de partes y gránulos cuando los límites de un predicado de rango sobre una clave primaria o de partición de MergeTree se proporcionan mediante una cláusula `JOIN ON` contra un lado constante de una sola fila, por ejemplo, `SELECT count() FROM t JOIN bounds ON t.d >= bounds.lo AND t.d <= bounds.hi`. Desde la versión 25.2, una consulta de este tipo leía todas las partes, y la configuración `query_plan_use_logical_join_step`, que antes permitía restaurar la poda, quedó obsoleta en la 26.5, por lo que no había forma de recuperarla. [#112957](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112957) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la complejidad cúbica de la planificación de consultas para un JOIN con una tabla `Merge` sobre muchas tablas con estructuras diferentes. Anteriormente, estas consultas podían pasar minutos en la fase de planificación sin responder a `max_execution_time` ni a `KILL QUERY`. [#113140](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113140) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió una regresión de rendimiento por la que una agregación sin claves `GROUP BY` serializaba en cada ejecución todo el subárbol de su plan de entrada, incluido el contenido completo de los literales resultantes del plegado de constantes, para calcular una clave de caché del tamaño de la tabla hash que nunca llega a utilizar. Una consulta como `SELECT quantileMerge(arrayJoin(arrayMap(x -> state, range(5000000))))` dedicaba unos 63 ms por ejecución a la optimización del plan de consulta; ahora dedica 0,15 ms. [#113333](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113333) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Los operadores de agregación de PromQL `topk`, `bottomk` y `limitk` se evalúan ahora con un plan de streaming cuyo estado de selección es `O(time_steps * k)`, en lugar de reunir todas las series en una sola fila con una memoria intermedia de `O(time_steps * series^2)`. Las consultas sobre métricas de alta cardinalidad que antes fallaban con `MEMORY_LIMIT_EXCEEDED` ahora se ejecutan con memoria acotada, y la evaluación se paraleliza en lugar de ejecutarse en un solo hilo. [#113656](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113656) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). * Se sustituyó el mapa hash por bucket de las funciones de agregación `timeSeries*ToGrid` por un array plano y ordenado de muestras: la ingesta de muestras pasa a ser una inserción al final en O(1) para entradas ordenadas (el caso más habitual con diferencia) y desaparece la copia y ordenación por bucket durante la finalización. [#113681](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113681) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). * Las subexpresiones de PromQL compartidas por varios pasos del plan (el operando de `topk`/`bottomk`/`limitk` y el lado izquierdo de `or`) se evalúan ahora una sola vez en lugar de dos: el SQL generado a partir de PromQL materializa las subconsultas compartidas. Esto elimina un escaneo duplicado de la tabla de muestras; `topk` sobre `rate` es aproximadamente el doble de rápido en frío, y las consultas de reglas de kubernetes-mixin mejoran entre un 10 y un 29 %. [#113772](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113772) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). * La [caché de condiciones de consulta](/es/operations/query-condition-cache) ahora está habilitada de forma predeterminada para las consultas que usan la optimización `ORDER BY LIMIT n` (TopK). Establezca `use_query_condition_cache_for_top_k = 0` para desactivarla. [#111492](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111492) [#114539](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114539) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se paraleliza la conversión de un nivel a dos niveles de los estados de agregación por thread antes de la fusión. Esto corrige una regresión de 2-3x en consultas `GROUP BY` cortas con estados de agregación pesados (p. ej., `COUNT(DISTINCT ...)`, ClickBench Q10/Q11) en máquinas con un número muy elevado de núcleos, introducida en las builds de desarrollo de la 26.7 al hacer precisa la contabilización de memoria de la agregación. [#114691](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114691) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se aceleran las funciones de ventana sobre tablas `MergeTree` particionadas: cada partición se lee mediante su propio stream y las ventanas se evalúan por partición, lo que evita la dispersión por hash que normalmente redistribuye todas las filas entre threads antes de ordenar la ventana. Esto se aplica cuando la expresión de partición de la tabla es una función determinista de las columnas `PARTITION BY` de la ventana, y está sujeto a la misma heurística de coste que `GROUP BY` / `DISTINCT` por partición (suficientes particiones en relación con `max_threads` y ninguna partición dominante). Se controla mediante los nuevos ajustes `allow_window_partitions_independently` (habilitado de forma predeterminada), `force_window_partitions_independently` y `max_number_of_partitions_for_independent_window`. [#114783](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114783) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * Se aceleran las funciones de agregación `timeSeries*ToGrid`: el cálculo del bucket de cada muestra ya no utiliza la división Int128, y las muestras consecutivas en el mismo bucket se saltan la búsqueda en el mapa hash. [#114889](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114889) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). * Las funciones de agregación `timeSeries*ToGrid` procesan ahora las muestras en secuencias de muestras consecutivas que caen en un mismo bucket de la cuadrícula, lo que acelera entre 1,2 y 2 veces la etapa de ingesta de muestras de `timeSeriesRateToGrid` y funciones relacionadas sobre datos de series temporales ordenados. [#115041](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115041) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). * Una agregación sin claves `GROUP BY` ya no reparte su salida de una sola fila entre `max_threads` streams, por lo que las consultas cuyo plan continúa tras dicha agregación obtienen un pipeline mucho más pequeño (menos procesadores que crear, planificar y perfilar) sin perder paralelismo. [#115170](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115170) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). * Evaluación más rápida de las consultas instantáneas de PromQL: las funciones de agregación `timeSeries*ToGrid` usan la ruta vectorizada de clasificación de muestras para cuadrículas de un solo punto, y `timeSeriesIdToGroup` rellena directamente su columna de resultado. [#115267](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115267) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). * Un `JOIN` cuya sección `ON` contiene varias igualdades combinadas con `OR` ya no materializa las columnas de clave del lado derecho que la consulta no selecciona. [#115465](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115465) ([nickitat](https://github.com/nickitat)). * Se acelera la construcción de la tabla hash de una unión `ANY`, `SEMI` o `ANTI` cuando el lado derecho repite muchas veces las mismas claves de unión: la unión ya no vuelve a leer el ajuste `join_any_take_last_row` desde memoria para cada fila del lado derecho. [#115820](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115820) ([nickitat](https://github.com/nickitat)). * Se acelera `GROUP BY` sin funciones de agregación sobre claves `String`, `FixedString` y `LowCardinality`: la consulta ya no reescribe un marcador de posición no utilizado en la tabla hash para cada fila, sino solo para las filas que añaden una clave nueva. [#115834](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115834) ([nickitat](https://github.com/nickitat)). * Se redujeron el uso de memoria y el tiempo de optimización del plan de consulta en agregaciones con clave sobre literales grandes resultantes del plegado de constantes. La clave de caché de estadísticas de la tabla hash de agregación ahora se calcula mediante hash a medida que se serializa, en lugar de acumularse primero en memoria, de modo que un plan que contiene un literal grande ya no conserva una copia de este durante la optimización. Con un literal de 80 MB, el pico de memoria disminuye en unos 250 MB y el tiempo de optimización se reduce aproximadamente 2,5 veces. La clave calculada no cambia. [#115847](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115847) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se optimizan las consultas `GROUP BY ... ORDER BY ... LIMIT` y `GROUP BY ... LIMIT` mediante un heap acotado durante la agregación, que permite descartar los grupos que no pueden aparecer en el resultado. Esto reduce significativamente el uso de memoria y el tiempo de ejecución en agrupaciones de alta cardinalidad. Se controla mediante la configuración `enable_group_by_top_k_optimization`. Basado en la implementación inicial de Dmitriy Terenichev [#96630](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96630) ([thevar1able](https://github.com/thevar1able)).

Optimización y ejecución de consultas

* La lectura en orden con réplicas paralelas ahora utiliza la misma lógica que la lectura local para dividir la tabla en `max_threads` partes, lo que mejora el paralelismo. [#101434](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/101434) ([nickitat](https://github.com/nickitat)). * Se añade al lector de Parquet la poda espacial de GeoParquet a nivel de grupo de filas y de página. La poda a nivel de grupo de filas omite grupos de filas completos cuyo cuadro delimitador no se solapa con la geometría de la consulta. La poda a nivel de página utiliza el índice de columna `covering.bbox` para omitir páginas irrelevantes dentro de los grupos de filas. Además, se generaliza el pushdown de predicados espaciales mediante `IFunctionBase::isSpatialPredicate()` y se añade un `GeoFilter` que evalúa predicados espaciales durante la lectura de filas de Parquet. [#104435](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/104435) ([bacek](https://github.com/bacek)). * Se añadió el setting `use_constant_folding_in_index_analysis` (deshabilitado de forma predeterminada). Cuando está habilitado, el análisis de clave primaria, `MinMax` e índices de omisión de `MergeTree` incorpora las constantes a nivel de partición en el predicado del filtro por separado para cada parte, lo que mejora la poda en filtros cuyas ramas dependen de valores de partición, p. ej., `(a = 1 AND b >= 1) OR (a = 2 AND b > 10)` con `PARTITION BY a`. [#104582](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/104582) ([Michicosun](https://github.com/Michicosun)). * Se aplica el posicionamiento exacto de filas en consultas de búsqueda vectorial con `vector_search_with_rescoring` antes de la evaluación exacta de distancias en el pipeline de la consulta. [#105591](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105591) ([skuznetsov](https://github.com/skuznetsov)). * Se añadió una optimización del plan de consulta que desplaza las funciones que reducen el volumen de datos (`length`, `lengthUTF8`, `empty`, `notEmpty`) por debajo de los pasos `Sorting` y `Filter`, sustituyendo el argumento amplio `String` / `FixedString` por el resultado de tamaño fijo, de modo que ni se almacena en búfer durante una ordenación ni se copia en un filtro. Se controla mediante el nuevo setting `query_plan_push_down_volume_reducing_functions`, habilitado de forma predeterminada. [#106199](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106199) ([fastio](https://github.com/fastio)). * Se acelera la carga de la caché del sistema de archivos durante el arranque al codificar el tamaño de cada archivo de caché en su nombre (`_`), lo que evita una llamada `stat` por archivo. Se sigue admitiendo la carga de archivos de caché escritos por versiones anteriores. [#107415](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107415) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se mejoró el rendimiento de las consultas de búsqueda de texto combinadas con un filtro de clave primaria. [#108114](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108114) ([CurtizJ](https://github.com/CurtizJ)). * Se mejora el rendimiento de la función `pointInPolygon` con un polígono constante. La caché de polígonos preprocesados ahora usa como clave los argumentos constantes sin procesar, de modo que un polígono constante se analiza una sola vez (ante un fallo de caché) en lugar de volver a analizarse en cada bloque de entrada. [#108184](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108184) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se evita mantener los contadores de selectividad de `system.predicate_statistics_log` en la ruta de lectura de MergeTree cuando la funcionalidad está deshabilitada (`predicate_statistics_sample_rate = 0`, el valor predeterminado). Esto elimina una actualización atómica por gránulo y un popcount `O(rows)` del filtro en cada lectura, lo que corrige una regresión de rendimiento especialmente visible en aarch64. [#108190](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108190) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se añade el setting `merge_use_batch_sorting_queueMergeTree` para usar opcionalmente la cola de ordenación por batch en las fusiones ordinarias de `MergeTree`, lo que reduce el tiempo de CPU y el tiempo real en cargas de trabajo de fusión en las que la fusión ordenada supone un coste significativo. [#108468](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108468) ([rorylshanks](https://github.com/rorylshanks)). * Se acelera la planificación de consultas con el analizador para expresiones que hacen referencia al mismo alias `WITH` o repiten la misma subexpresión muchas veces (por ejemplo, cadenas `if`/`multiIf` profundamente anidadas), ya que las subexpresiones compartidas no se reconstruyen al construir el DAG de acciones. [#108523](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108523) ([novikd](https://github.com/novikd)). * Se aceleró el análisis de consultas que contienen muchas cadenas `AND` de comparaciones o cadenas muy largas: la optimización `optimize_and_compare_chain` ahora está limitada por un presupuesto de trabajo (nueva configuración `optimize_and_compare_chain_max_hash_work`) en lugar de calcular el hash de una gran parte del árbol de la consulta, y la resolución de lambdas ya no recalcula los hashes del cuerpo de la lambda para su protección contra la recursión. [#108757](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108757) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Los posprocesamientos que solo filtran (`if(..., '', token)`) ahora construyen el gránulo a partir de los tokens sin procesar y descartan los vacíos durante la construcción, con lo que se evitan la materialización por ocurrencia y la ejecución de `ActionsDAG` propias de la ruta general. [#109049](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109049) ([ahmadov](https://github.com/ahmadov)). * Se eliminó un cuello de botella monohilo en `ShuffleSendStep` del plan de consulta distribuida: ahora cada stream de origen reparte sus filas por bucket de destino de forma independiente, en lugar de canalizar todo el fragmento a través de un único `ScatterByPartitionTransform`. [#109206](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109206) ([davenger](https://github.com/davenger)). * Se redujo la sobrecarga de CPU en la evaluación de expresiones para consultas con un gran número de columnas (p. ej., búsqueda vectorial sobre una columna `QBit` con un paso pequeño, donde cada vector se expande en cientos de subcolumnas de planos de bits que se pasan todas a una única llamada `*DistanceTransposed`). [#109380](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109380) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se desplaza un filtro por debajo de `LIMIT BY` cuando el predicado hace referencia únicamente a las columnas clave de `LIMIT BY` y la cláusula conserva al menos una fila por grupo no vacío (`LIMIT n BY` con `n >= 1` y `OFFSET 0`). Así, estos predicados (escritos como un `WHERE` externo que envuelve una subconsulta con `LIMIT BY`) llegan al almacenamiento y pueden aprovechar la poda por clave primaria, los índices de omisión y las proyecciones, en lugar de leer toda la tabla y aplicar primero el top-N por grupo, sin cambiar la semántica de excepciones de `OFFSET`, `LIMIT 0 BY` ni las formas negativas de `LIMIT BY`. [#110116](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110116) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se evita una asignación en el heap por cada comprobación de hiperrectángulo en el análisis del índice de clave primaria, lo que acelera el filtrado de marcas entre un 5 y un 26 % según la forma de la consulta. [#110153](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110153) ([raimannma](https://github.com/raimannma)). * El push-down de filtros en Parquet (poda de grupos de filas e índices de columna) ahora admite conversiones entre variantes de `DateTime64`, variantes de `Decimal` y `Float32`/`Float64`. [#110457](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110457) ([al13n321](https://github.com/al13n321)). * Se optimizó la construcción de índices de omisión de texto y basados en filtro Bloom con el tokenizador sparseGrams [#110541](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110541) ([UnamedRus](https://github.com/UnamedRus)). * Se combina el coste de E/S con la selectividad al ordenar las condiciones de PREWHERE. Esto corrige una regresión de rendimiento en la ejecución de PREWHERE que se producía en algunos casos desde [https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/101275](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/101275). Parte de [https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/110462](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/110462) [#110695](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110695) ([Avogar](https://github.com/Avogar)). * Se reduce el cálculo de hashes de los tokens definidos en el filtro `IN`/`NOT IN` del posprocesamiento. [#111690](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111690) ([ahmadov](https://github.com/ahmadov)). * Las funciones mapContainsKeyLike, mapContainsValueLike, mapExtractKeyLike y mapExtractValueLike con un patrón no constante consumen menos memoria y tiempo cuando enable\_lazy\_columns\_replication está habilitado. El patrón ya no se copia de forma anticipada por cada entrada del mapa en el momento de la captura; la copia se aplaza hasta la ejecución de la lambda interna y se libera antes, de modo que en el pico de uso existe una copia expandida menos del patrón. [#111749](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111749) ([diegomestre2](https://github.com/diegomestre2)). * Se habilitaron de forma predeterminada (y se promovieron a beta) dos funcionalidades en disco: 1) `packed_skip_index_max_bytes = '1M'`: los subflujos de índices de omisión de hasta 1 MiB ahora se escriben en un único archivo `skp_idx.packed` por parte, lo que reduce el número de objetos y de solicitudes de escritura en el almacenamiento de objetos. Compatibilidad: solo se ven afectadas las partes escritas a partir de ahora, que siguen siendo totalmente legibles en versiones anteriores; las versiones previas a la 26.6 simplemente no utilizan los índices empaquetados para la poda (se tratan como no materializados). Establezca `packed_skip_index_max_bytes = 0` para mantener la disposición independiente de un archivo por índice. 2) `compute_exact_num_defaults_for_sparse_columns` junto con `optimize_trivial_count_with_sparsity_filter`: los contadores exactos `num_defaults` por columna se persisten y se utilizan para responder a `SELECT count() FROM t WHERE ` sin escanear datos cuando el predicado divide las filas entre valores predeterminados y no predeterminados. Compatibilidad: las versiones anteriores ignoran el indicador `exact_num_defaults` de `serialization.json`, por lo que las partes siguen siendo totalmente legibles tras volver a una versión anterior; la reescritura del conteo solo se aplica a las partes que contienen contadores exactos, de modo que los resultados siguen siendo correctos en tablas con partes mixtas. [#111816](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111816) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * La optimización de condiciones transitivas ahora utiliza su filtro adicional únicamente para el análisis de índices cuando no puede aplicar el filtro completo. Consulte la configuración `optimize_and_compare_chain`. [#112076](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112076) ([yariks5s](https://github.com/yariks5s)). * La API de consultas de Prometheus (`/api/v1/query`, `/api/v1/query_range`) del motor experimental TimeSeries ahora ejecuta las consultas en paralelo en lugar de en un único hilo. [#112108](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112108) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). * `randomHadamardTransform` aplicado a un vector constante ahora se evalúa una sola vez en lugar de una vez por fila. Esto acelera las consultas de búsqueda vectorial que rotan el vector de consulta con `randomHadamardTransform` antes de compararlo con una columna `QBit`. [#112921](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112921) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se restablece el uso compartido de conjuntos entre las tareas por parte de una misma mutación que filtra con `IN (subquery)` sobre una columna de clave primaria. `enable_sharing_sets_for_mutations` está activado de forma predeterminada, pero el conjunto construido para el análisis de la clave primaria había dejado de participar en la caché compartida, por lo que una tabla con N partes materializaba el mismo conjunto N veces. [#112941](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112941) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * En los planes de consulta distribuidos (`make_distributed_plan`), `ORDER BY ... LIMIT k` ahora utiliza materialización diferida en cada réplica: las columnas anchas se leen solo para las k primeras filas locales de esa réplica en lugar de para cada fila candidata. [#113111](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113111) ([shankar-iyer](https://github.com/shankar-iyer)). * Se acelera la planificación de consultas cuando se utilizan estadísticas de columna `uniq_v2`. El número estimado de valores distintos ahora se almacena en caché en lugar de recalcularse en cada solicitud, algo que la planificación emite muchas veces por consulta. [#113357](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113357) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * La aplicación anticipada de filtros (filter pushdown) ahora funciona con subcolumnas `Tuple` en archivos Parquet y ORC. Un predicado como `WHERE tup.1 = 555555` sobre `file()`, `s3()` o `url()` ahora poda grupos de filas e intervalos del índice de filas utilizando las estadísticas propias del elemento de la tupla en lugar de leer el archivo completo. [#113383](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113383) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se mejora el rendimiento de las consultas PromQL sobre el motor TimeSeries: el SQL interno del selector ahora lee directamente las columnas de clave primaria de la tabla de muestras (sin conversiones de tipo superfluas) y comprueba el rango de marcas de tiempo antes que el conjunto de identificadores de series, lo que hace que las consultas en frío con uso intensivo de selectores sean entre un 30 % y un 44 % más rápidas. [#113768](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113768) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). * Los selectores de PromQL que coinciden con todas las series de una métrica ahora filtran la tabla de muestras de una tabla `TimeSeries` con un rango continuo de clave primaria sobre `id` durante el análisis de índices, en lugar de usar una condición `id IN ` de gran tamaño, cuando la estructura del id es una tupla de dos componentes con el generador de id canónico. Esto elimina el principal coste monohilo del análisis de índices en consultas PromQL con muchos selectores: hasta un −45 % de latencia en frío en los patrones de consulta de dashboards y reglas, y un −11 % en la media geométrica en frío sobre el conjunto completo de pruebas en una tabla de 62 000 millones de muestras. [#114131](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114131) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). * Los endpoints `/api/v1/query` y `/api/v1/query_range` de la Prometheus HTTP API ahora evalúan una sola vez las subconsultas PromQL compartidas por varios pasos del plan, como ya hacían las funciones de tabla `prometheusQuery` y `prometheusQueryRange`. Anteriormente, las solicitudes realizadas con `enable_analyzer = 0`, o por un usuario cuyo perfil lo establecía, volvían a escanear la subconsulta compartida una vez por cada paso que la referenciaba. [#114261](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114261) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una regresión de la versión 26.7: en una tabla `MergeTree` ordenada por `toUnixTimestamp` (u otra conversión a entero) de una columna `DateTime64`, un filtro de rango simple sobre esa columna ya no utilizaba la clave primaria y leía todos los gránulos de las partes coincidentes. Además, un filtro como `toInt64(ts) >= c` sobre una tabla ordenada directamente por la columna `DateTime64` ahora utiliza la clave primaria. [#114413](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114413) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se acelera la ejecución de `IN` sobre columnas agrupadas (por ejemplo, ordenadas por la clave primaria) reutilizando el resultado de la fila anterior cuando las filas consecutivas son iguales. [#114853](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114853) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). * Se corrigió el coste cuadrático en tiempo que se producía cuando las funciones `h3kRing`, `h3ToChildren`, `h3PolygonToCells` y `h3PolygonToCellsWithContainment` construían su resultado sobre muchas filas. Una consulta sobre 196 000 filas tardaba 838 segundos copiando memoria en una ejecución de pruebas de estrés de CI; ahora tarda unos 5 segundos. [#115773](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115773) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se optimizan las búsquedas inversas en diccionarios. Un predicado de igualdad constante como `WHERE dictGet(dict, attr, key_expr) = value` ahora se pliega como constante directamente en un filtro de clave (`key_expr = const`, `key_expr IN [...]` o `WHERE 0`) en lugar de reescribirse como una subconsulta `IN (SELECT ... FROM dictionary(...))`, y la ruta constante de `dictGetKeys` ahora se ejecuta en paralelo. [#91164](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91164) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * Se añade una nueva configuración, `merge_tree_generic_exclusion_search_max_steps`, que limita el número de pasos que el algoritmo de búsqueda de exclusión genérica dedica a analizar el índice de clave primaria de cada parte de datos. El presupuesto se invierte primero en los rangos de clave restantes más grandes, de modo que incluso un presupuesto pequeño descarta la mayor parte de los datos; los rangos que no se han analizado por completo se leen enteros, por lo que los resultados de la consulta siguen siendo correctos, aunque pueden leerse más gránulos. El límite se aplica de forma aproximada: puede superarse como máximo en `merge_tree_coarse_index_granularity` pasos, más un paso por cada rango en que la parte ya esté dividida (por ejemplo, por la caché de condiciones de consulta). El valor predeterminado, 0, significa pasos ilimitados. [#92779](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92779) ([EmeraldShift](https://github.com/EmeraldShift)). * Las consultas con `ORDER BY` y `LIMIT` sobre `VIEW`s definidas sobre tablas distribuidas ahora utilizan la optimización de fusión de flujos ordenados. El `ORDER BY`/`LIMIT` externo se traslada a la consulta interna de una vista simple, de modo que cada shard ordena sus datos localmente y el coordinador fusiona flujos ya ordenados, en lugar de realizar una ordenación completa en el coordinador. [#94102](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94102) ([matanper](https://github.com/matanper)).

Rendimiento del almacenamiento, la E/S y los lagos de datos

* Usa los límites del índice minmax de partición para podar más gránulos durante el análisis de la clave primaria en tablas `MergeTree`, cuando una columna de la clave primaria es también una columna de entrada de la clave de partición. Por ejemplo, en una tabla `MergeTree` con `ORDER BY (id, event_time)` y `PARTITION BY toYYYYMM(event_time)`, ClickHouse usará el índice minmax de partición sobre `event_time` durante el análisis del índice de clave primaria para tomar decisiones de poda de gránulos mejor fundamentadas. Se controla mediante la nueva configuración `use_partition_minmax_for_primary_key_pruning` (habilitada de forma predeterminada). [#103480](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/103480) ([UnamedRus](https://github.com/UnamedRus)). * Acelera los operadores que recorren un stream ordenado en busca de secuencias de valores de clave iguales: `DISTINCT` en orden, `LIMIT BY` en orden, `LIMIT BY` negativo en orden y los joins `full_sorting_merge` y `partial_merge`. [#106502](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106502) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * El lector Parquet v3 ahora puede omitir grupos de filas completos mediante la página de diccionario (además de las estadísticas min/max y los filtros de Bloom) en condiciones de igualdad e `IN`, cuando un fragmento de columna está completamente codificado por diccionario. Se controla mediante la nueva configuración `input_format_parquet_dictionary_filter_push_down`. [#106952](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106952) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Usa libdeflate para la compresión y descompresión gzip/zlib/deflate, lo que las hace más rápidas (compresión \~1,15× con una mejor tasa de compresión, descompresión \~1,4–1,5×) para datos `.gz`/HTTP/`url`/`s3` y para el códec GZIP de Parquet. [#108074](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108074) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Acelera las funciones `trimLeft`/`trimRight`/`trimBoth` con espacios en blanco predeterminados (y sus alias `ltrim`/`rtrim`/`trim`): las filas consecutivas que no necesitan recorte se copian en un único lote, y el escaneo de espacios por fila solo se ejecuta en las filas que realmente tienen un espacio inicial o final. [#108177](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108177) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Acelera la lectura de tablas Iceberg precargando el siguiente archivo de manifiesto mientras se analiza el actual, de modo que la E/S se solapa con el trabajo de CPU. [#108543](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108543) ([asya-ch](https://github.com/asya-ch)). * Las consultas de búsqueda vectorial que usan reevaluación ahora limitan el cálculo exacto de distancias a las filas candidatas del índice vectorial, en lugar de reevaluar por fuerza bruta las filas vecinas del mismo gránulo `MergeTree`. [#108846](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108846) ([skuznetsov](https://github.com/skuznetsov)). * Se añadió la configuración `merge_tree_min_bytes_per_read_stream` para reducir el exceso de streams de lectura y la sobrecarga del pipeline en escaneos `MergeTree` locales ordinarios, no ordenados y de columnas estrechas, en servidores con muchos núcleos. [#109035](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109035) ([jiebinn](https://github.com/jiebinn)). * Acelera la serialización y las fusiones de columnas `JSON` cuyos datos compartidos contienen muchas rutas dispersas. Al aplanar los datos compartidos en columnas por ruta, `flattenAndBucketSharedDataPaths` ya no escanea todas las columnas de ruta acumuladas en cada fila ni inserta valores predeterminados celda a celda: se elimina el escaneo por fila sobre todas las rutas y los huecos se rellenan en bloque. [#109341](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109341) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * El protocolo nativo ahora envía las columnas `String` como un stream independiente de desplazamientos de bytes acumulativos (la misma disposición que usa `Array` para sus desplazamientos), seguido de los datos concatenados, en lugar de un prefijo de longitud varint por valor, siempre que ambos extremos usen la revisión de protocolo 54489 o posterior. Así, un cliente puede leer columnas `String` con una preasignación exacta del búfer y una única copia masiva, aproximadamente 4 veces más rápido que con la disposición por valor. Los clientes y servidores antiguos no se ven afectados, ya que la disposición se negocia mediante la revisión del protocolo. La misma disposición está disponible en los formatos `Native` y `Buffers` mediante las nuevas configuraciones `output_format_native_write_string_with_size_stream` / `input_format_native_read_string_with_size_stream` (desactivadas de forma predeterminada para que los formatos sigan siendo portables). [#110320](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110320) ([vahid-sohrabloo](https://github.com/vahid-sohrabloo)). * Las consultas con `FINAL` que leen en el orden de la clave primaria (`ORDER BY` sobre un prefijo de la clave de ordenación) con un `LIMIT` pequeño ya no usan `split_intersecting_parts_ranges_into_layers_final`. [#110431](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110431) ([KochetovNicolai](https://github.com/KochetovNicolai)). * Materialización diferida (materialización tardía) al leer archivos Parquet desde almacenamiento de objetos, incluidas las tablas Iceberg: en las consultas `ORDER BY ... LIMIT n`, las columnas que no se necesitan para ordenar ni filtrar solo se leen para las `n` filas que quedan tras aplicar el `LIMIT`. Con un archivo Parquet de 200 MB en S3, `SELECT k, s ... ORDER BY k DESC LIMIT 10` lee 3,3 MB en lugar de 171 MB (51 veces menos IO y 8 veces más rápido). Se controla mediante la nueva configuración `query_plan_optimize_lazy_materialization_for_object_storage` (habilitada de forma predeterminada; también requiere `query_plan_optimize_lazy_materialization`). [#110970](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110970) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Las consultas sobre tablas Iceberg con muchos archivos de eliminación ahora se inician más rápido. ClickHouse lee y decodifica los archivos de manifiesto de eliminación de forma concurrente en lugar de uno por uno, de modo que sus lecturas del almacenamiento se solapan. La nueva configuración `iceberg_delete_manifest_decode_concurrency` (valor predeterminado: `4`) controla cuántos se decodifican simultáneamente. [#112679](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112679) ([asya-ch](https://github.com/asya-ch)). * Se añade la serialización opcional en Parquet de UInt128/UInt256/Int128/Int256 como DECIMAL para permitir la poda de grupos de filas y de páginas. [#113347](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113347) ([bobrik](https://github.com/bobrik)). * Se corrigió la multiplicación de solicitudes de lectura en discos remotos cuando un paso de la cadena de lectores lee rangos de marcas fragmentados, por ejemplo, rangos filtrados por índices primarios o de omisión. [#113584](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113584) ([CurtizJ](https://github.com/CurtizJ)). * Se omite la comprobación redundante de ordenación al escribir partes de `MergeTree` cuyas claves de ordenación son todas constantes. [#113899](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113899) ([perfloop-agent](https://github.com/perfloop-agent)). * La materialización diferida para las consultas `ORDER BY ... LIMIT n` ahora también se aplica a archivos Parquet locales leídos con la función de tabla `file` y el motor de tabla `File`: las columnas que no se necesitan para ordenar ni filtrar solo se leen para las `n` filas que quedan tras aplicar el `LIMIT`. La segunda lectura de un archivo seleccionado falla de forma segura con el nuevo error `FILE_CHANGED_DURING_READ` si el archivo se modificó entre las dos pasadas. Se controla mediante la nueva configuración `query_plan_optimize_lazy_materialization_for_file` (habilitada de forma predeterminada). También corrige un fallo de la materialización diferida para almacenamiento de objetos con el error `Not found column or subcolumn ... in block` cuando se difiere una subcolumna solicitada (p. ej., de una columna `JSON`). [#114262](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114262) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se acelera la construcción del Set para `IN (subquery)` en tablas `MergeTree` particionadas al mantener las filas de cada partición dentro de un único flujo y deduplicar cada flujo de forma independiente, de modo que la única transformada de llenado del Set —que antes calculaba el hash de cada fila en serie— solo recibe filas únicas. Esto se aplica cuando la expresión de partición es una función determinista de las columnas de salida de la subconsulta. La optimización no se aplica cuando la partición más grande contiene más del doble de filas que la partición promedio; la nueva configuración `force_creating_set_partitions_independently` (deshabilitada de forma predeterminada) permite omitir esta comprobación. Se controla mediante la nueva configuración `allow_creating_set_partitions_independently` (habilitada de forma predeterminada). [#114645](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114645) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * Las tablas de registro del sistema `MergeTree` no replicadas y rotadas que no tienen TTL se marcan ahora como `table_readonly` para evitar operaciones en segundo plano innecesarias. La configuración `table_readonlyMergeTree` ahora también suprime todo el trabajo en segundo plano en una tabla `MergeTree` simple —fusiones regulares, de TTL (`DELETE`/`MOVE`/recompresión) y de recompresión, mutaciones en segundo plano y movimientos de partes en segundo plano— y rechaza los comandos de partición que modifican datos (`ATTACH`/`MOVE`/`DROP`/`DROP DETACHED`/`FETCH`/`REPLACE PARTITION` y `MOVE PARTITION ... TO TABLE` hacia la tabla), además de las inserciones, mutaciones y `OPTIMIZE` que ya rechazaba. En consecuencia, una tabla `table_readonly` con TTL deja de recuperar el espacio de sus datos expirados mientras la configuración esté habilitada. [#95079](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95079) ([matt-metivier](https://github.com/matt-metivier)).

Eficiencia de memoria y recursos

* Se reduce el uso de memoria de `UNLOCK SNAPSHOT` al dejar de cargar la metadata de cada parte de datos que la ruta de desbloqueo no utiliza, lo que evita errores por falta de memoria en instantáneas con un número muy elevado de partes. [#111849](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111849) ([jkartseva](https://github.com/jkartseva)). * Se reducen las asignaciones de memoria al leer la metadata de copias de seguridad: ahora cada entrada de archivo se mueve a los mapas en memoria en lugar de copiarse. [#111718](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111718) ([jkartseva](https://github.com/jkartseva)).

Rendimiento de funciones, tipos y formatos

* Dar formato de texto a valores `Decimal` es mucho más rápido: hasta 190 veces para un `Decimal256` con una escala grande y alrededor de 1,6 veces para un `Decimal64`. En procesadores con AVX-512 IFMA, convertir enteros de 64 bits a texto es aproximadamente 1,4 veces más rápido. También se corrigió el redondeo de `toDecimalString`, que descartaba el acarreo procedente de la parte fraccionaria: `toDecimalString(toDecimal64('9.995', 3), 2)` devolvía `9.00` y ahora devuelve `10.00`. [#112457](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112457) ([thevar1able](https://github.com/thevar1able)). * Se mejoró el rendimiento del algoritmo de unión `partial_merge` sobre claves `FixedString` al comparar secuencias de valores de una sola vez, en lugar de realizar una llamada de comparación por cada valor. [#105737](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105737) ([4ertus2](https://github.com/4ertus2)). * `HashJoin` ahora admite de forma nativa claves LowCardinality de cadena no anulables de una sola columna. [#107264](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107264) ([nickitat](https://github.com/nickitat)). * Se mejoró el rendimiento de `replaceAll` y `replaceRegexpAll` cuando tanto el patrón como el reemplazo son un único carácter (por ejemplo, `replaceRegexpAll(s, ' ', '_')`). Estos reemplazos ya no alteran la disposición de los valores String, por lo que ahora la columna se copia una sola vez y los bytes coincidentes se reescriben in situ, en lugar de ejecutar un bucle de búsqueda por cada coincidencia. [#108178](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108178) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se aceleró el análisis de la representación canónica de fecha y hora `YYYY-MM-DD hh:mm:ss` en el modo best-effort (`date_time_input_format = 'best_effort'`, `cast_string_to_date_time_mode = 'best_effort'`), que es el predeterminado. Con esto se recupera el rendimiento perdido por una regresión en el análisis, introducida al cambiar esos valores predeterminados de `basic` a `best_effort`. [#108187](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108187) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Los literales de array y tupla profundamente anidados se analizan ahora en tiempo lineal en lugar de cuadrático. [#108892](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108892) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * La función `toStartOfInterval` (alias `time_bucket`, `date_bin`) es hasta 5 veces más rápida para intervalos `SECOND`, `MINUTE` y `HOUR`. [#109729](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109729) ([raimannma](https://github.com/raimannma)). * Las funciones `arraySort` y `arrayReverseSort` son varias veces más rápidas con arrays numéricos (incluidos `Decimal` y `DateTime64`) cuando se invocan sin una lambda. [#109832](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109832) ([raimannma](https://github.com/raimannma)). * Se aceleraron `addDays`, `addWeeks`, `subtractDays` y `subtractWeeks` con valores `DateTime` y `DateTime64` en zonas horarias de desplazamiento fijo (como UTC) mediante una ruta rápida basada en aritmética. [#109836](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109836) ([raimannma](https://github.com/raimannma)). * Se vectorizó la descompresión del códec `Delta`. La decodificación ahora es entre 1,5 y 5 veces más rápida para tipos de datos de 8/16/32 bits, lo que acelera hasta un 20 % los escaneos de columnas comprimidas con `Delta`. [#110189](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110189) ([raimannma](https://github.com/raimannma)). * Se aceleraron las funciones de búsqueda de cadenas (`like`, `position`, `match`, `countSubstrings`, `hasToken`, etc.) sobre columnas `Enum` con una aguja constante: ahora se buscan solo los nombres distintos del enum y los resultados se asignan de vuelta a cada fila, en lugar de buscar en todas las filas. [#110325](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110325) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se ha mejorado hasta 1.5x el rendimiento de las funciones de búsqueda de subcadenas (`position`, `countSubstrings`, `multiSearch*`, `replaceAll`/`replaceOne`, y sus variantes que no distinguen entre mayúsculas y minúsculas y UTF-8) con un needle no constante, gracias al uso de buscadores de cadenas basados en SIMD en la ruta por fila en lugar de una alternativa ingenua. [#110580](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110580) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Se ha mejorado el rendimiento de la combinación de bloques (squashing) y la fusión de columnas `Dynamic` y `Object` con muchas variantes dinámicas o rutas JSON. [#110583](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110583) ([cv4g](https://github.com/cv4g)). * `estimateCompressionRatio` es más rápido con el códec `NONE` [#111107](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111107) ([rienath](https://github.com/rienath)). * Se han acelerado la ordenación y otras operaciones basadas en comparaciones sobre columnas `JSON` cuyas rutas se almacenan en datos compartidos. Antes, cada comparación de valores materializaba una columna `Dynamic` temporal y ejecutaba una deserialización binaria completa de ambos operandos, lo que hacía que `ORDER BY` sobre dichas columnas fuera extremadamente lento. [#111894](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111894) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * La división de enteros de 256 bits (`Int256`, `UInt256` y `Decimal256`) ahora calcula el cociente de 64 en 64 bits (un limb cada vez), mediante un bucle de divisiones 128 / 64 cuando el divisor cabe en 64 bits y el Algoritmo D de Knuth en caso contrario, en lugar de hacerlo bit a bit con división larga por desplazamiento y resta. Esto afecta a `intDiv`, `modulo`, la aritmética de `Decimal256` y la conversión de estos tipos a texto. [#112477](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112477) ([thevar1able](https://github.com/thevar1able)). * La lectura de una columna `Nested` desde un tipo codificado en binario (`Native`, `RowBinary` con `input_format_binary_decode_types_in_binary_format`) ya no convierte el tipo de nuevo en un nombre de tipo para volver a analizarlo. Además, un nombre de tipo `Tuple` anidado mal formado ahora se notifica como error de sintaxis, en lugar de tardar un tiempo exponencial en función de su profundidad de anidamiento y fallar con `TOO_SLOW_PARSING`. [#112560](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112560) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se han acelerado las consultas PromQL sobre tablas TimeSeries: `timeSeriesIdToGroup` ahora reutiliza el grupo de la fila anterior cuando filas consecutivas tienen el mismo id de serie, lo que evita la serialización del id y la búsqueda en el hash para cada fila. [#113580](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113580) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).

Otras mejoras del rendimiento

* Se implementaron un lector y un escritor nativos para los formatos `Arrow` y `ArrowStream` que no utilizan la biblioteca Apache Arrow, lo que evita copias y conversiones de datos adicionales. Ahora son la opción predeterminada (configuraciones `input_format_arrow_use_native_reader` y `output_format_arrow_use_native_writer`) y son más rápidos tanto en lectura como en escritura. [#106522](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106522) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se optimizan los predicados `nullIf(key, sentinel) = const` para construir rangos de claves y permitir la poda mediante la clave primaria, las particiones y los índices de omisión. [#107308](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107308) ([adityaksolves](https://github.com/adityaksolves)). * El rendimiento de \`INTERSECT ALL\` y \`EXCEPT ALL\` (el modo predeterminado de \`INTERSECT\` y \`EXCEPT\`) se multiplica varias veces al indexar el multiconjunto por el valor de la fila en lugar de calcular el hash de cada fila con SipHash. [#107649](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107649) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Se aceleran las funciones `match`, `extract`, `extractAll`, `replaceRegexpOne` y `replaceRegexpAll` con expresiones regulares simples al compilarlas a código nativo con LLVM. Se controla mediante la nueva configuración `compile_regular_expressions` (habilitada de forma predeterminada); los patrones que quedan fuera del subconjunto admitido recurren de forma transparente al motor RE2. [#108004](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108004) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se aceleró la descompresión ZSTD en AArch64 (ARM) para columnas con offsets de coincidencia pequeños, como las columnas de enteros de ancho fijo, mediante la vectorización con NEON de las copias solapadas de offset corto. Por ejemplo, la descompresión de una columna `UInt64` es hasta \~2.3 veces más rápida en AWS Graviton 4. [#108049](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108049) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se mejoró la velocidad de descompresión LZ4 para columnas de tamaño fijo y baja cardinalidad. [#108175](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108175) ([nickitat](https://github.com/nickitat)). * Se mejoró el rendimiento de `levenshteinDistance` (y `editDistance`) con cadenas de longitud media en ARM al evitar asignaciones de memoria en el heap por cada fila en la ruta de código de Myers por bloques. [#108185](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108185) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se acelera el análisis de números de coma flotante a partir de texto con `precise_float_parsing = 1`, que pasa a ser igual de rápido o más que el analizador predeterminado en casi todas las entradas. Además, se actualiza la biblioteca incluida `fast_float` a la v8.2.10. [#108205](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108205) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Las funciones de codificación y decodificación Base64 ahora utilizan `simdutf`, lo que mejora su rendimiento. [#108333](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108333) ([thevar1able](https://github.com/thevar1able)). * Se optimiza `DISTINCT` para claves costosas de alta cardinalidad. [#108366](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108366) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * Se mejoró el rendimiento de las funciones matemáticas al habilitar optimizaciones del compilador que no preservan `errno`. [#108628](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108628) ([nickitat](https://github.com/nickitat)). * Se acelera `estimateCompressionRatio` para columnas codificadas con `T64` al calcular el tamaño comprimido de forma analítica en lugar de comprimir los datos. [#109054](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109054) ([rienath](https://github.com/rienath)). * Los JOIN ahora pueden usar el índice de clave primaria o el índice de omisión de la tabla del lado izquierdo para podar gránulos [#109085](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109085) ([shankar-iyer](https://github.com/shankar-iyer)). * Se mejora el rendimiento de las funciones geo de H3 (`h3ToGeoBoundary`, `h3ToGeo`, `h3CellAreaM2`/`h3CellAreaRads2`, `geoToH3`) al calcular conjuntamente pares de seno/coseno y eliminar llamadas trigonométricas redundantes en las transformadas de coordenadas. Los resultados no cambian (son idénticos bit a bit). [#109399](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109399) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se mejora hasta 7 veces el rendimiento de las comparaciones (`<`, `>`, `<=`, `>=`) de tipos de enteros anchos (`Int128`, `UInt128`, `Int256`, `UInt256` y los tipos basados en ellos, como `Decimal128`), así como el de la conversión de enteros con signo a `Int256` (hasta 7 veces con datos de signo mixto), al eliminar las bifurcaciones del código de comparación y de extensión de signo. [#109474](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109474) ([raimannma](https://github.com/raimannma)). * Las funciones con un único argumento `Nullable` no constante ahora comparten con el resultado el null map del argumento, en lugar de asignar y fusionar uno nuevo. [#110151](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110151) ([raimannma](https://github.com/raimannma)). * Se mejora en aproximadamente 1,3-1,5x el rendimiento de las funciones `arrayMin` y `arrayMax` sobre arrays numéricos, gracias a una reducción vectorizada en lugar de un bucle de comparación por elemento. [#110163](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110163) ([raimannma](https://github.com/raimannma)). * Se mejora el rendimiento de `DISTINCT` cuando el stream de entrada está ordenado por un prefijo de las columnas de `DISTINCT`, por ejemplo, `SELECT DISTINCT a, b FROM table ORDER BY a`. Estas consultas se ejecutan hasta 2,4 veces más rápido. [#110170](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110170) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * Rutas de procesamiento por lotes vectorizadas para `groupBitOr`/`groupBitAnd`/`groupBitXor` y la familia de varianza (`varPop`, `varSamp`, `stddevPop`, `stddevSamp`, `skewPop`, `skewSamp`, `kurtPop`, `kurtSamp`, `covarPop`, `covarSamp`, `corr`): hasta 4x más rápidas con el combinador `-If` en condiciones impredecibles, y hasta 3x más rápidas para la familia de varianza sin él. [#110461](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110461) ([raimannma](https://github.com/raimannma)). * Se optimiza el análisis del índice de texto. [#110530](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110530) ([CurtizJ](https://github.com/CurtizJ)). * Se acelera el análisis de valores `UUID` a partir de texto (p. ej., `JSONExtract` en `LowCardinality(UUID)`, `toUUID`, `CAST AS UUID`) al validar y convertir los dígitos hexadecimales en una sola pasada en lugar de dos. [#110625](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110625) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se acelera la descompresión ZSTD en x86\_64 para columnas con desplazamientos de coincidencia pequeños, como las columnas de enteros de ancho fijo, mediante la vectorización de copias superpuestas de desplazamiento corto con SSSE3 `pshufb` (el equivalente en x86\_64 de la optimización NEON para AArch64 de [#108049](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108049)). [#110909](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110909) ([thevar1able](https://github.com/thevar1able)). * Se acelera hasta 3x `groupUniqArray` para tipos numéricos gracias al uso de hashing CRC32 (como en `uniqExact`) y a la inserción por fila en línea (inlining). [#110917](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110917) ([raimannma](https://github.com/raimannma)). * Se mejora la eficiencia de las estadísticas de columna minmax y básicas para columnas de coma flotante. [#111221](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111221) ([cv4g](https://github.com/cv4g)). * Devuelve los resultados de las consultas `COUNT()` directamente a partir de la metadata de cardinalidad del índice de texto. [#111494](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111494) ([ahmadov](https://github.com/ahmadov)). * Acelera `min` y `max` en tipos de 128 y 256 bits (`Int128`, `UInt128`, `Int256`, `UInt256`, `Decimal128`, `Decimal256`): hasta 1,8 veces más rápido con enteros anchos y hasta 3,4 veces más rápido con decimales anchos. [#111965](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111965) ([raimannma](https://github.com/raimannma)). * Corrige una regresión de rendimiento en la ingesta de `system.query_log`. La construcción de las columnas de tipo mapa `Settings` y `asynchronous_read_counters` era unas 6 veces más lenta que antes, lo que podía hacer que `SYSTEM FLUSH LOGS query_log` superara su tiempo de espera de 180 segundos en servidores que registran muchas consultas con numerosas configuraciones modificadas. [#112210](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112210) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Añade una caché opcional para los tokens que no existen en los índices de texto. [#112742](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112742) ([rorylshanks](https://github.com/rorylshanks)). * El registro asíncrono ahora utiliza una cola acotada sin bloqueos: los threads que escriben mensajes de log nunca se bloquean en un mutex ni despiertan a los threads de registro. [#112803](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112803) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Utiliza el índice de clave primaria para `pointInPolygon` cuando el argumento de punto es una columna clave completa de tipo `Point` (u otra `Tuple` de dos elementos numéricos), p. ej., `pointInPolygon(coord, [...])` en una tabla ordenada por `coord`. Antes solo se analizaba la forma `pointInPolygon((x, y), [...])` con dos columnas clave escalares. [#112956](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112956) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * `text_index_posting_list_apply_mode` ahora tiene `lazy` como valor predeterminado, de modo que las consultas sobre índice de texto decodifican las listas de postings bajo demanda, con granularidad de bloque empaquetado y mediante un cursor, en lugar de materializarlas por adelantado en mapas de bits en los índices de texto que tienen configurado `posting_list_codec`. [#113521](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113521) ([CurtizJ](https://github.com/CurtizJ)). * Acelera las transformaciones vectorizadas de etiquetas de TimeSeries al sustituir la reasignación basada en hash por indexación directa cuando los ID de grupos de etiquetas ocupan un rango compacto. [#114244](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114244) ([fallintoplace](https://github.com/fallintoplace)). * Mejora el rendimiento de las fusiones de índices de texto. [#114525](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114525) ([CurtizJ](https://github.com/CurtizJ)). * Utiliza máscaras de presencia compactas para los operadores de conjunto de PromQL. [#115224](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115224) ([fallintoplace](https://github.com/fallintoplace)). * Al adjuntar las tablas del sistema, ya no se copia dos veces la metadata de cada tabla, incluida su descripción completa de columnas, solo para establecer el comentario de la tabla. [#115490](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115490) ([thevar1able](https://github.com/thevar1able)). * Acelera las comprobaciones de series duplicadas en vectores de condición de PromQL compuestos íntegramente por ceros. [#115822](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115822) ([fallintoplace](https://github.com/fallintoplace)). * Acelera `toUTCTimestamp`/`to_utc_timestamp` y `fromUTCTimestamp`/`from_utc_timestamp` con argumentos `DateTime64` y recupera el caudal que tenían antes de las correcciones previas de desbordamiento. Los resultados no cambian. [#115838](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115838) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se redujo el coste fijo de inicialización de la generación de datos aleatorios (`rand`, `rand64`, `randomString`, `randomFixedString`, `generateUUIDv4`, `generateUUIDv7`) en x86-64. La mejora es apreciable cuando los bloques son pequeños; los valores generados no cambian. [#116158](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/116158) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Ahora se puede habilitar el plegado temprano con evaluación en cortocircuito para los operadores integrados `and` y `or` durante el análisis mediante el ajuste `enable_function_early_short_circuit`. Esto permite omitir la ejecución de subconsultas escalares `count()` de una sola fila que son código muerto, sin renunciar a la inferencia de tipos habitual ni a la validación semántica. [#83505](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/83505) ([fhw12345](https://github.com/fhw12345)). * Se utiliza una única llamada de IO al búfer para vectores trivialmente serializables [#89842](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89842) ([Ergus](https://github.com/Ergus)). * Se habilita `optimize_or_like_chain` de forma predeterminada. [#94517](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94517) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se mejora el rendimiento al recuperar el registro de un único usuario de system.users cuando el servidor tiene muchos usuarios. [#96699](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96699) ([alistairjevans](https://github.com/alistairjevans)).

Mejoras

Mejoras en consultas y SQL

* Las CTE materializadas referenciadas desde varias ramas de una consulta `UNION` ahora se materializan una sola vez y se comparten entre todas las ramas. Anteriormente, cada rama recibía su propia copia de la CTE, que se expandía en línea y se evaluaba por separado. [#102107](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/102107) ([novikd](https://github.com/novikd)). * Se omite el filtro en tiempo de ejecución de JOIN cuando se estima que el lado de sondeo es pequeño. La nueva configuración `join_runtime_filter_min_probe_rows` (valor predeterminado: `1000`) controla el umbral. [#104860](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/104860) ([vdimir](https://github.com/vdimir)). * `EXPLAIN [PLAN] actions=1, compact=1, pretty=1` pasa a ser el comportamiento predeterminado. [#105036](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105036) ([Fgrtue](https://github.com/Fgrtue)). * Se ha reducido la latencia de cancelación en las formas positivas de LIMIT BY (LimitByTransform, LimitBySortedStreamTransform): KILL QUERY y Ctrl+C ahora interrumpen el procesamiento en el transcurso de un único bloque, en lugar de esperar a que finalice todo el paso. [#106070](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106070) ([rvasin](https://github.com/rvasin)). * Las consultas JOIN ahora son compatibles con las réplicas paralelas automáticas. [#106073](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106073) ([nickitat](https://github.com/nickitat)). * Se añade una nueva métrica asíncrona UntrackedMemory (visible en `system.asynchronous_metrics`) que informa de la memoria ya asignada por los threads, pero aún no contabilizada en el contador global de seguimiento de memoria. Cada thread acumula localmente pequeñas asignaciones y las notifica en bloque. Esto ayuda a explicar las discrepancias entre `MemoryTracking` y el uso real de memoria del proceso. Los mensajes de error `MEMORY_LIMIT_EXCEEDED` ahora también incluyen la cantidad de memoria no contabilizada, lo que facilita entender por qué una consulta o el servidor alcanzó su límite de memoria. [#106386](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106386) ([mstetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)). * Cuando un `INSERT` falla porque la tabla de destino `TO` de una vista materializada rechaza la escritura mientras se construye el pipeline de inserción (por ejemplo, si el destino es una `View` o no admite transacciones), el mensaje de error ahora indica el nombre de la vista materializada y de su tabla de destino, en lugar de mostrar únicamente el error de almacenamiento sin más contexto. [#107234](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107234) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * `ALTER TABLE ... MODIFY COLUMN Tuple(...)` sobre un `Tuple` con nombre ahora solo modifica la metadata cuando únicamente se añaden subcampos, por lo que es tan rápido como un `ADD COLUMN` de nivel superior. Se habilita mediante `SET allow_metadata_only_named_tuple_alter = 1`. [#107305](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107305) ([amosbird](https://github.com/amosbird)). * Se ha añadido la configuración `materialized_postgresql_use_extended_date_and_time_types`, definible en el momento de la creación, para el motor de base de datos `MaterializedPostgreSQL`. De forma predeterminada (habilitada), las columnas `date`/`timestamp` de PostgreSQL se infieren como `Date32`/`DateTime64`; si se establece en `0` al ejecutar `CREATE DATABASE`, se infieren los tipos de menor rango `Date`/`DateTime`. Esta configuración no se aplica al motor de tabla `MaterializedPostgreSQL`. [#107428](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107428) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * `EXPLAIN PLAN` ahora marca como aproximadas (`~~...`) las filas de resultado estimadas de una unión cuando la estimación procede de una sugerencia o de un mecanismo de respaldo aleatorizado en lugar de las estadísticas de la tabla, lo que ayuda a identificar planes que carecen de estadísticas fiables para el reordenamiento de JOIN. [#107666](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107666) ([vdimir](https://github.com/vdimir)). * `INSERT` en una tabla `MergeTree` ahora respeta la cancelación de la consulta y `max_execution_time` al escribir muchas partes, en lugar de poder seguir ejecutándose mucho tiempo después de haberse terminado. [#107929](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107929) ([al13n321](https://github.com/al13n321)). * `arrayFold` ahora respeta la cancelación de consultas y `max_execution_time`. Anteriormente, un fold sobre un array muy largo (por ejemplo, `arrayFold(acc, x -> arrayPushFront(acc, x), range(number), emptyArrayUInt64())`) ejecutaba todo el fold dentro de una única llamada a función y no podía interrumpirse, por lo que `KILL QUERY` y los límites de tiempo se ignoraban hasta que el fold terminaba. [#108192](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108192) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se añaden `ProfileEvents` para cada fase previa a la ejecución de la consulta: `QueryParseMicroseconds`, `QueryAnalysisMicroseconds`, `QueryPlanBuildMicroseconds` y `QueryPipelineBuildMicroseconds`. Permiten ver en qué se invierte el tiempo antes de ejecutar la consulta (análisis sintáctico, análisis, construcción del plan de consulta y construcción de la canalización) y están disponibles en `system.query_log` y `system.events`. [#108282](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108282) ([jrdi](https://github.com/jrdi)). * Las operaciones `ALTER TABLE` que generarían metadatos de tabla que superan `max_query_size` ahora se rechazan de antemano, lo que evita que componentes como la distribución de DDL o la recuperación de réplicas no puedan cargar las tablas. [#108283](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108283) ([lockie](https://github.com/lockie)). * Se añadió `ConstantJoin` para uniones cartesianas y uniones con predicados constantes planificadas por el analizador, de modo que estas consultas ya no fallan por una configuración `join_algorithm` incompatible cuando se usa el analizador. [#108289](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108289) ([antaljanosbenjamin](https://github.com/antaljanosbenjamin)). * Se añadió a `system.documentation` una columna `source` con la ruta del archivo fuente donde se define la documentación de cada entidad. La tabla ahora también documenta los códecs de compresión, los eventos de perfil, las métricas actuales, las métricas asíncronas y las propias tablas del sistema (con sus columnas), y la documentación de la configuración incluye ahora su tipo y su valor predeterminado. [#108346](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108346) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Si se usa WHERE con filtros sobre `table` y `database`, `system.iceberg_history` mostrará solo las bases de datos coincidentes. Esto puede ahorrar tiempo si hay muchas bases de datos remotas no relacionadas en el servidor. [#108492](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108492) ([Diskein](https://github.com/Diskein)). * Los parámetros de consulta (sustituciones `{name:Type}`) ahora pueden usarse como valores de configuración, tanto en la cláusula `SETTINGS` de una consulta (como `SELECT` o `INSERT`) como en consultas `SET` independientes; p. ej., `SELECT ... SETTINGS max_threads = {threads:UInt64}` y `SET max_threads = {threads:UInt64}`. [#108760](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108760) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Permite calcular el beneficio combinado de los índices de omisión en EXPLAIN WHATIF. Muestra la proporción de datos, que corresponde a la intersección del rendimiento de todos los índices hipotéticos aplicables existentes. [#108934](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108934) ([yariks5s](https://github.com/yariks5s)). * Una consulta con una única CTE ahora se formatea con los mismos saltos de línea y la misma sangría que una consulta con varias CTE. Anteriormente, `WITH a AS (...)` mantenía la CTE en la misma línea que `WITH`, mientras que con dos o más CTE `WITH` quedaba en su propia línea y cada CTE, sangrada. [#109092](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109092) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se admite la Query Condition Cache para archivos Parquet locales leídos mediante el motor de tabla `File` (antes solo se admitía para almacenamiento de objetos y data lakes). [#109247](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109247) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * La Query Condition Cache para archivos Parquet remotos (en almacenamiento de objetos) ahora usa como clave el ETag además de la ruta, de modo que sobrescribir un objeto en el mismo lugar ya no devuelve resultados obsoletos de la caché. [#109310](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109310) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Una referencia no calificada a una clave de `INNER JOIN` que se iguala en la condición `ON` (p. ej., `SELECT id FROM a INNER JOIN b ON a.id = b.id`) ya no se notifica como identificador ambiguo, ya que se garantiza que ambos lados contienen el mismo valor. [#109366](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109366) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Las funciones de distancia transpuestas sobre `QBit` (`L2DistanceTransposed`, `cosineDistanceTransposed`, `dotProductTransposed` y sus equivalentes cuantizadas `L2DistanceTransposedQuantized`, `cosineDistanceTransposedQuantized`, `dotProductTransposedQuantized`) ahora aceptan un vector de referencia más largo que el número de dimensiones en las que se busca e ignoran los elementos finales sobrantes. Esto permite reutilizar un vector de consulta de tamaño completo para una búsqueda de dimensión reducida (Matryoshka) sin tener que recortarlo primero. [#109388](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109388) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadió una comprobación de coherencia que garantiza que una consulta distribuida siempre incluya una versión de cliente conocida; si no es así, se lanza un error lógico en lugar de reenviar silenciosamente una versión cero a los shards remotos. Las consultas iniciadas por el servidor (vaciados en segundo plano, consumidores de streaming, recargas de diccionarios, vaciados de inserciones asíncronas) ahora informan de la propia versión del servidor como versión del iniciador. [#109408](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109408) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Este parche corrige el uso de nombres de columna calificados en la cláusula WHERE de las mutaciones sobre los motores de tabla de la familia MergeTree. [#109491](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109491) ([Michicosun](https://github.com/Michicosun)). * Se admiten funciones de ventana sin particionar (`OVER (ORDER BY ...)`) en planes de consulta distribuidos (`make_distributed_plan`). Anteriormente, cualquier consulta con una función de ventana fallaba porque `WindowStep` no podía serializarse para su ejecución remota; por ahora, las ventanas con `PARTITION BY` siguen rechazándose. [#109802](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109802) ([VighneshPath](https://github.com/VighneshPath)). * Ahora es posible modificar algunas configuraciones de autenticación del catálogo one-lake con `ALTER DATABASE ... MODIFY SETTING = 'xxx'`. [#110019](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110019) ([alesapin](https://github.com/alesapin)). * Una subconsulta en el lado derecho de `IN` cuya única columna es un array con un nivel de anidamiento más que el argumento izquierdo ahora se interpreta como el conjunto de los elementos del array (como un literal de array o una función que devuelve un array), en lugar de fallar con un confuso error de incompatibilidad de tipos. Por ejemplo, `x IN (SELECT groupArray(x) FROM ...)` ahora funciona. [#110169](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110169) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Las consultas aceleradas mediante el filtrado dinámico TopK (`ORDER BY ... LIMIT k`) ahora aprovechan mejor la caché de condiciones de consulta: la caché se rellena incluso cuando se aplica la materialización diferida, y estas consultas pueden reutilizar entradas escritas previamente por una consulta ordinaria con el mismo predicado `WHERE`. [#110507](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110507) ([shankar-iyer](https://github.com/shankar-iyer)). * `SHOW CREATE TABLE` (y `SHOW CREATE VIEW` / `SHOW CREATE DICTIONARY`) ahora sugiere una tabla con un nombre similar en el mensaje de error cuando la tabla solicitada no existe, igual que hacen las consultas `SELECT`. [#110633](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110633) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añade el modificador STREAM BOUNDED, que lee solo la primera instantánea de una consulta de streaming y luego finaliza en lugar de suscribirse a las actualizaciones. [#110653](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110653) ([SmitaRKulkarni](https://github.com/SmitaRKulkarni)). * Se corrigió la caché de resultados de consultas para las consultas PromQL. El dialecto `promql` omitía la comprobación de funciones no deterministas y podía devolver resultados obsoletos anclados en `now()`; la API HTTP de Prometheus (`/api/v1/query`, `/api/v1/query_range`) nunca almacenaba entradas en la caché. [#110887](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110887) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)). * `EXPLAIN ANALYZE` ahora muestra el número de filas de cada lado del join, las tasas de coincidencia, el factor de expansión (fanout) y el estado específico de cada algoritmo, como la memoria de la tabla hash y el volcado a disco. Use `matches = 1` para recopilar las métricas de coincidencia que requieren contabilidad adicional. [#110892](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110892) ([Fgrtue](https://github.com/Fgrtue)). * Se corrigió un error de heap-use-after-free en el ejecutor del pipeline que podía provocar la caída del servidor cuando una consulta eliminaba procesadores en tiempo de ejecución (por ejemplo, `FINAL` con lecturas diferidas u ordenación externa). El error lo detectó el AST fuzzer. [#111017](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111017) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un use-after-free (fallo de segmentación) que se producía cuando una consulta con una instantánea de almacenamiento compartido (configuración `enable_shared_storage_snapshot_in_query`) eliminaba partes de datos de la instantánea; por ejemplo, una subconsulta en streaming que leía la misma tabla `MergeTree` que otra parte de la consulta leía de forma concurrente. [#111192](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111192) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se admiten planes de consulta distribuidos (`make_distributed_plan`) para consultas cuyo origen, de forma demostrable, no produce filas en el momento de la planificación, como una lectura de una tabla `MergeTree` vacía. Anteriormente, estas consultas fallaban con `SUPPORT_IS_DISABLED`. [#111941](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111941) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un problema por el que la *caché de condiciones de consulta* no se rellenaba para los gránulos descartados por cualquier conjunción que no fuera la última en una cláusula `WHERE` con varias condiciones `AND`. [#112083](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112083) ([shankar-iyer](https://github.com/shankar-iyer)). * Se redujo el pico de memoria al escribir columnas JSON con serialización de datos compartidos por buckets (map\_with\_buckets y advanced), ya que ahora los datos compartidos se dividen en buckets de uno en uno durante la escritura en lugar de materializar todos los buckets simultáneamente. Esto beneficia sobre todo a las columnas Array(JSON): en JSON escalar, los datos compartidos se dividen por gránulo (limitado por index\_granularity\_bytes), por lo que el ahorro es pequeño; en cambio, un solo gránulo de Array(JSON) puede contener muchas filas anidadas y, por tanto, una gran cantidad de datos compartidos, y en ese caso dividirlos de bucket en bucket reduce considerablemente el pico de memoria [#112172](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112172) ([Avogar](https://github.com/Avogar)). * La planificación de reservas de memoria (experimental) ya no desaloja una asignación cuando una liberación de memoria pendiente dejaría libre el espacio necesario para un aumento de reserva que supera el límite: la decisión de desalojo ahora espera a que se apliquen las reducciones en curso, lo que evita terminar consultas innecesariamente en situaciones de presión de memoria. [#112299](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112299) ([serxa](https://github.com/serxa)). * `SYSTEM DROP FILESYSTEM CACHE` ahora elimina en paralelo las claves de metadatos de la caché, lo que agiliza la limpieza de cachés del sistema de archivos de gran tamaño. La nueva configuración `drop_cache_threads` de la caché de archivos controla el número de workers de eliminación y su valor predeterminado es 16; con un valor de 1, la eliminación se realiza en el thread de la consulta. [#112532](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112532) ([kssenii](https://github.com/kssenii)). * Los modificadores de una declaración de columna (`COMMENT`, `CODEC`, `STATISTICS`, `TTL`, `COLLATE`, `PRIMARY KEY` y `SETTINGS` por columna) ahora pueden escribirse en cualquier orden en `CREATE TABLE`, y cada uno de ellos como máximo una vez. Antes solo se aceptaba un orden fijo y, por ejemplo, `x UInt64 CODEC(ZSTD) COMMENT 'text'` producía un error de sintaxis. En `ALTER TABLE ... ADD COLUMN` / `MODIFY COLUMN`, los modificadores compatibles (`COMMENT`, `CODEC`, `STATISTICS`, `TTL` y `SETTINGS` por columna) también pueden escribirse en cualquier orden; los `SETTINGS` por columna en `ADD COLUMN` y un `STATISTICS` declarado en `ADD COLUMN` / `MODIFY COLUMN` ahora se aplican en lugar de descartarse silenciosamente, y `COLLATE` y `PRIMARY KEY` en estos comandos `ALTER` ahora lanzan una excepción en lugar de ignorarse sin aviso. [#112788](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112788) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Una consulta sobre una tabla `Merge` (o la función de tabla `merge`) que coincide con muchas tablas ahora responde a `KILL QUERY` y a `max_execution_time` mientras se construyen los planes de consulta de cada tabla, en lugar de hacerlo solo cuando ha terminado la planificación de todas las tablas hijas. [#113415](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113415) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Un `SELECT` sobre una tabla `Merge` que supera `max_execution_time` con `timeout_overflow_mode = 'break'` ahora deja de construir planes de consulta para las tablas coincidentes restantes, en lugar de ejecutar el análisis completo de la consulta para cada tabla coincidente antes de detenerse. La consulta sigue finalizando sin error, tal como establece la documentación de ese modo. [#113642](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113642) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Cuando el tipo declarado de una columna y sus datos no coinciden durante una lectura de `MergeTree` (procedencia de tipos mixta, p. ej., tras un `ALTER TABLE ... MODIFY COLUMN` cuya mutación aún no ha finalizado), el servidor ahora devuelve una excepción clara que indica la columna y ambas estructuras, en lugar de realizar una conversión sin comprobar: antes, los builds de depuración y con sanitizadores abortaban con un escueto `Bad cast from type A to B` sin indicar ninguna columna, y los builds de release recorrían silenciosamente memoria con una estructura distinta. [#114087](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114087) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se ha habilitado `ie_join` de forma predeterminada: el valor predeterminado de `join_algorithm` es ahora `direct,parallel_hash,hash,ie_join`. Un `JOIN` cuya sección `ON` contiene solo condiciones de desigualdad (dos comparaciones `<`, `<=`, `>`, `>=` entre expresiones de las tablas unidas) se ejecuta ahora con el algoritmo IEJoin basado en ordenación en lugar de con un `CROSS JOIN` y un filtro, y se admiten uniones `LEFT`/`RIGHT`/`FULL`/`SEMI`/`ANTI` con dichas condiciones. Como `ie_join` es el último de la lista, solo se utiliza cuando no es posible aplicar los demás algoritmos. [#114327](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114327) ([vdimir](https://github.com/vdimir)). * Se propaga el contexto de traza de OpenTelemetry a las fibras utilizadas para el establecimiento asíncrono de conexiones y la ejecución remota de consultas (hedged requests, `async_socket_for_remote`, `async_query_sending_for_remote`). Los spans de las consultas remotas en una consulta distribuida ahora cuelgan correctamente del span `Connection::sendQuery` del iniciador, en lugar de adjuntarse directamente al contexto de traza proporcionado por el cliente, y cada ejecución de tarea asíncrona genera su propio span. [#114813](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114813) ([diegomestre2](https://github.com/diegomestre2)). * `DROP DATABASE` ahora elimina las tablas en orden topológico inverso según las dependencias tanto de carga como referenciales (antes solo según las de carga), de modo que un fallo a mitad de `DROP DATABASE` no puede dejar una tabla cuyas dependencias ya se hayan eliminado. [#114952](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114952) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se admiten operadores de coincidencia de expresiones regulares al estilo de PostgreSQL: `~` (un alias de la función `match`), `~*` (coincidencia sin distinguir entre mayúsculas y minúsculas), `!~` y `!~*` (negaciones). Los comandos `\d`, `\dt` y `\dv` de `psql` ahora funcionan al conectarse a ClickHouse mediante el protocolo de compatibilidad con PostgreSQL, y una consulta fallida ya no cierra la conexión. [#115066](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115066) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * `EXPLAIN WHATIF` ahora indica por qué se omitió la estimación empírica en una nueva línea `empirical_reason`, que se muestra cuando `empirical_status` es `unsupported`. [#115140](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115140) ([yariks5s](https://github.com/yariks5s)). * Cuando ningún algoritmo de unión habilitado por el ajuste `join_algorithm` puede ejecutar un `JOIN`, el mensaje de error ahora indica los algoritmos que se intentaron, así como la rigurosidad y el tipo del JOIN que falló, en lugar de limitarse a informar de que ninguno funcionó. [#115226](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115226) ([elkinal](https://github.com/elkinal)). * Las consultas de búsqueda vectorial ahora pueden usar el índice de similitud vectorial cuando el vector de referencia es un literal de array de enteros, p. ej., `ORDER BY L2Distance(vec, [1, 2])`. Anteriormente, estas consultas recurrían de forma silenciosa a un escaneo por fuerza bruta. [#115255](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115255) ([rschu1ze](https://github.com/rschu1ze)). * `BACKUP` ya no deja un archivo de bloqueo en su destino cuando el intento que lo creó falla antes de escribir nada, ya sea al reclamar el destino o al abrir un archivo comprimido. Ninguna copia de seguridad posterior podía coincidir con dicho bloqueo, por lo que todos los reintentos hacia el mismo destino fallaban hasta que el archivo se eliminaba manualmente. Las copias de seguridad a destinos `S3` y `Azure` también crean el bloqueo de forma exclusiva, y un bloqueo que pertenece a otra copia de seguridad se notifica como una copia de seguridad concurrente, en lugar de con el error que hubiera devuelto el almacenamiento. [#115387](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115387) ([jkartseva](https://github.com/jkartseva)). * Una traza iniciada por muestreo (`opentelemetry_start_trace_probability`) ahora se escribe de vuelta en la información de cliente de la consulta, de modo que las consultas secundarias remotas y distribuidas, así como las entradas DDL, se incorporan a la misma traza en lugar de iniciar trazas independientes. [#115619](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115619) ([diegomestre2](https://github.com/diegomestre2)). * Se corrigió `CREATE TABLE` para tablas Iceberg respaldadas por Amazon S3 Tables, que gestiona por sí mismo las ubicaciones de las tablas. [#115652](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115652) ([scanhex12](https://github.com/scanhex12)). * La agregación adaptativa de `GROUP BY` (`enable_adaptive_aggregator`) ahora mide si compensa diferir las claves poco frecuentes y vuelve al algoritmo ordinario cuando sus claves o argumentos de agregación son demasiado anchos para que copiarlos resulte rentable, de modo que las agregaciones sobre columnas de cadenas pesadas (p. ej., `min(URL)` por usuario) se ejecutan con la velocidad y el consumo de memoria del algoritmo ordinario. Se añade `adaptive_aggregator_freeze_threshold_bytes` para limitar en bytes la tabla congelada de cada hilo (la tabla se congela al alcanzarse el primero de los dos umbrales: este o el de número de claves). [#115755](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115755) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * Se añade el ajuste `query_plan_aggregation_bucket_top_k` (habilitado por defecto) para activar o desactivar la optimización del plan que materializa solo los `n` mejores grupos de cada bucket de dos niveles cuando una agregación final alimenta un `ORDER BY` sobre sus salidas con `LIMIT n`. La optimización ahora también se muestra en la salida de `EXPLAIN`. [#116124](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/116124) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * Se mejora la compatibilidad de las consultas `DESCRIBE` con las vistas parametrizadas. Se admiten vistas parametrizadas en expresiones escalares en el nuevo analizador. [#68978](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/68978) ([novikd](https://github.com/novikd)). * Las consultas como `SELECT * FROM t WHERE id` ahora utilizarán la omisión de datos mediante índices en la columna `id`. [#89603](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89603) ([adityachopra29](https://github.com/adityachopra29)). * Se añadió la configuración `query_plan_merge_expression_into_join` para permitir la fusión de pasos Expression en pasos JOIN durante la optimización de reordenamiento de JOIN. Esto permite reordenar JOIN a través de subconsultas que encapsulan uniones (p. ej., cuando un JOIN se encuentra dentro de una subconsulta con columnas calculadas), lo que mejora la optimización de árboles de uniones complejos. [#98533](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/98533) ([vdimir](https://github.com/vdimir)). * Se añadió a la tabla `system.grants` una columna `is_wildcard` que indica si un privilegio utiliza coincidencia de prefijo con comodín (p. ej., `GRANT SELECT ON db*.*`). Anteriormente, en `system.grants` no era posible distinguir entre los privilegios con comodín y los exactos sobre un mismo nombre. [#98577](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/98577) ([il9ue](https://github.com/il9ue)).

Funciones y tipos de datos

* Se añadió una nueva configuración `allow_lossy_numeric_supertype` (deshabilitada de forma predeterminada). Cuando está habilitada, `if`, `multiIf`, `coalesce`, `ifNull`, `array` y `map` aplicados a argumentos numéricos que no tienen un tipo común sin pérdida (por ejemplo, un `Decimal` y un `Float64`, o un `Int64` y un `Float64`) se resuelven al supertipo numérico `Float64` en lugar de a un `Variant`, de modo que el resultado puede usarse con funciones de agregación como `sum`, `avg`, `min` y `max`. Ahora, los mensajes de error correspondientes de las funciones de agregación mencionan el nombre de esta configuración. [#107236](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107236) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * El cuantificador de array `SOME` / `ALL` (`expr OP SOME(array)` / `expr OP ALL(array)`) ahora también admite los predicados de comparación con palabra clave `IS DISTINCT FROM` e `IS NOT DISTINCT FROM`, así como los predicados de búsqueda de cadenas `LIKE`, `ILIKE`, `NOT LIKE`, `NOT ILIKE` y `REGEXP`, que se reescriben como `arrayExists` / `arrayAll`. [#107454](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107454) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadió la configuración `input_format_json_max_object_size` para limitar el tamaño de los objetos JSON durante el análisis. [#107669](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107669) ([Avogar](https://github.com/Avogar)). * Se corrigió una fuga de memoria que se producía al fallar la apertura de una base de datos SQLite (por ejemplo, cuando a la función de tabla `sqlite` o al motor de base de datos `SQLite` se les proporciona una ruta que no se puede abrir). [#107807](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107807) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se admite la función `length` para el tipo de datos `QBit`. Devuelve la dimensión del vector como una constante. [#108071](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108071) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se admite `CAST` de un `QBit` a un `Array`, lo que reconstruye el vector original. Es la operación inversa de la conversión ya existente de `Array` a `QBit`. [#108072](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108072) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * El motor de base de datos, el motor de tabla y la función de tabla `MySQL` ahora asignan los tipos de columna espaciales de MySQL (`LINESTRING`, `POLYGON`, `MULTILINESTRING`, `MULTIPOLYGON` y el genérico `GEOMETRY`) a los tipos geométricos correspondientes de ClickHouse en lugar de a `String`. Este comportamiento se controla mediante el nuevo indicador `geometry` de la configuración `mysql_datatypes_support_level`, habilitado de forma predeterminada. `POINT` se sigue convirtiendo siempre a `Point`. La columna genérica `GEOMETRY` se asigna al tipo general `Geometry`; al leer un valor cuyo subtipo no tiene equivalente en ClickHouse (`MULTIPOINT`, `GEOMETRYCOLLECTION`), se genera una excepción en el momento de la lectura. [#108944](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108944) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Ahora se usa de forma predeterminada el algoritmo preciso (el valor representable más cercano) para analizar números de punto flotante, y la configuración `precise_float_parsing` se aplica a los formatos de entrada (CSV, TSV, JSON, VALUES, ...) y a los literales numéricos, no solo a `toFloat*`/`CAST`. Establezca `precise_float_parsing = 0` para recuperar el comportamiento anterior, más rápido en algunos casos pero menos preciso. [#109086](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109086) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Se admite `reinterpret` de un `Array` de elementos de tamaño fijo como `String`, la operación inversa del `reinterpret` ya existente de un `String`/`FixedString` como `Array`. [#109383](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109383) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se permite `CAST` entre tipos `QBit` que difieren en el tipo de elemento y/o en el stride, siempre que la dimensión se mantenga (por ejemplo, `CAST(x AS QBit(Float64, N))` desde un `QBit(Float32, N)`). Los cambios que solo afectan al stride no implican pérdida; los cambios de tipo de elemento siguen la semántica de conversión de `Array` correspondiente (por ejemplo, al pasar de `Float32` a `BFloat16` puede perderse precisión, y `accurateCast` / `accurateCastOrNull` rechazan las filas que no se pueden representar con exactitud). [#109387](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109387) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Las funciones `quantizeBFloat16ToInt8` y `dequantizeInt8ToBFloat16` ahora también aceptan argumentos `Array` y `QBit`, además de las sobrecargas escalares existentes, y aplican el códec Lloyd-Max a todo el vector (devolviendo `Array`/`QBit` del tipo de elemento correspondiente). [#109398](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109398) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * El especificador de formato de estilo MySQL `%f` en `parseDateTime` / `parseDateTime64` (y sus variantes `OrZero` / `OrNull`) ahora acepta entre 1 y 6 dígitos fraccionarios, que se interpretan como microsegundos alineados a la izquierda, igual que en `STR_TO_DATE` de MySQL, en lugar de exigir exactamente 6. También se corrigieron tablas `PrettyCompact` desalineadas en los ejemplos de la documentación de funciones integradas. [#109421](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109421) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * La subestadística `NullCount` de las estadísticas `basic` pasa a llamarse `DefaultCount`: en lugar de contar las filas `NULL` de una columna `Nullable`, `build` ahora cuenta las filas iguales al valor predeterminado intrínseco del tipo de la columna mediante `IColumn::getNumberOfDefaultRows`. [#109977](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109977) ([hanfei1991](https://github.com/hanfei1991)). * Se redujo el tamaño del binario en \~10,5 MB al ejecutar las operaciones de comparación y aritméticas sobre pares de tipos mixtos poco usados (`Decimal` frente a enteros de distinto ancho, y pares que involucran `Int128`/`UInt128`/`Int256`/`UInt256`) mediante una conversión a un tipo común, en lugar de usar un kernel compilado dedicado para cada combinación de tipos. Los pares del mismo tipo, los pares de uso habitual y las operaciones limitadas por memoria `plus`/`minus`/`multiply` conservan sus kernels dedicados; los resultados, los tipos de resultado y los casos excepcionales no cambian. [#110131](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110131) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * La lectura desde un motor de tabla `SQLite` o desde la función de tabla `sqlite` ya no ocupa por completo un núcleo de CPU en espera activa cuando la base de datos SQLite está bloqueada por otra conexión. Ahora la lectura permanece inactiva mientras espera a que se libere el bloqueo y se puede seguir cancelando. [#110248](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110248) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Los valores de tiempo transcurrido, tasa y proporción en los mensajes de log y de excepción se redondean ahora a tres dígitos, de modo que números como `1.345844286 sec.` ya no se muestran con precisión completa. [#110277](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110277) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigieron las lecturas de `MergeTree` de columnas `String` con un stream de tamaños independiente tras omitir filas iniciales, que podían devolver datos erróneos o leer fuera de los límites de la caché de substreams. También se corrigió la posible obtención de datos erróneos cuando lecturas concurrentes o repetidas acceden a un subobjeto `JSON` almacenado con serialización de datos compartidos de tipo map. [#110471](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110471) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se admite la cláusula `SETTINGS` en el motor de tabla `PostgreSQL` y en la función de tabla `postgresql` (por ejemplo, `SETTINGS postgresql_connection_pool_size = 50`), lo que equipara sus funcionalidades a las del motor `MySQL`. [#110614](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110614) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Las funciones `bitmaskToArray` y `bitmaskToList` ahora admiten argumentos `(U)Int128` y `(U)Int256`. Con argumentos de enteros grandes, la función `bitPositionsToArray` ahora se ejecuta en un tiempo proporcional al número de bits activos, en lugar de a la posición del bit activo más alto. [#110743](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110743) ([raimannma](https://github.com/raimannma)). * Se corrigió el manejo de valores de ancho fijo con signo que contienen números negativos en el códec GCD. Anteriormente, el divisor se calculaba directamente a partir de los valores con signo, lo que podía impedir encontrar el divisor común y reducir significativamente la eficiencia de compresión en columnas de tipo entero y decimal con signo. Ahora, para los tipos con signo, el divisor se calcula a partir de las magnitudes, y se mantiene el comportamiento existente para los tipos sin signo y para la descompresión. [#113798](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113798) ([kshcherbatov](https://github.com/kshcherbatov)). * Las funciones de ventana con `PARTITION BY` ahora funcionan con `make_distributed_plan`. Cuando la forma del plan lo permite, la ventana se ejecuta en paralelo en varios buckets, cada uno de los cuales recibe particiones completas. [#114111](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114111) ([VighneshPath](https://github.com/VighneshPath)). * Ahora se utiliza una función hash de 64 bits en los métodos de agregación externa de ancho fijo con valores nullable (lo que evita colisiones masivas en agregaciones de cardinalidad muy alta). [#114210](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114210) ([nickitat](https://github.com/nickitat)). * `x IN (subquery)` sobre una columna `LowCardinality` ahora devuelve `LowCardinality(UInt8)`, el mismo tipo que `x IN (literal list)`. Anteriormente, ambas formas devolvían tipos distintos, y los planes distribuidos con un `IN` de este tipo requerían un caso especial en la comprobación de tipos del plan. [#114229](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114229) ([davenger](https://github.com/davenger)). * Ahora se pueden analizar enteros que superan el rango de 64 bits en el tipo de datos `JSON`, `JSONExtract` e `isValidJSON`. Estos valores se leen en tipos de enteros anchos, como `Int128`/`UInt256`, en lugar de provocar el rechazo de todo el documento. [#114379](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114379) ([Avogar](https://github.com/Avogar)). * Se añadió `keyword` como alias del tokenizador `array` del índice de texto para mejorar la compatibilidad con OpenSearch, Elasticsearch, SolR y Lucene. [#115507](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115507) ([rschu1ze](https://github.com/rschu1ze)). * Las funciones `toDateOrNull`, `toDateTimeOrNull` y `toDateTime64OrNull` ahora aceptan argumentos de todos los tipos enteros nativos (que se interpretan igual que en `toDate`, `toDateTime` y `toDateTime64`, con un argumento opcional de zona horaria) y devuelven `NULL` para valores fuera del rango del tipo de resultado. Por ejemplo, `toDateTimeOrNull(1583851242, 'Asia/Shanghai')` devuelve `2020-03-10 22:40:42` y `toDateTimeOrNull(4294967296)` devuelve `NULL`. [#79791](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/79791) ([jitendra1411](https://github.com/jitendra1411)).

Almacenamiento, lagos de datos y almacenamiento de objetos

* Se añadieron métricas opcionales de Prometheus para la actividad de desalojo de la caché del sistema de archivos (`filesystem_cache_evictions_total`, `filesystem_cache_evicted_bytes_total`, `filesystem_cache_evicted_segment_hits`, `filesystem_cache_evicted_segment_size_bytes` y sus variantes por usuario etiquetadas con `user_id`), expuestas por caché mediante `system.dimensional_metrics`, `system.histogram_metrics` y el endpoint de Prometheus. Se controlan con las opciones de configuración de disco de la caché `expose_prometheus_eviction_metrics` y `expose_prometheus_eviction_metrics_per_user` (ambas desactivadas de forma predeterminada), que pueden activarse o desactivarse en tiempo de ejecución mediante `SYSTEM RELOAD CONFIG`. [#105020](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105020) ([sacheendra](https://github.com/sacheendra)). * El motor `Alias` ahora admite la lectura con réplicas paralelas cuando la tabla de destino usa un motor de la familia `MergeTree`. [#107830](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107830) ([nauu](https://github.com/nauu)). * Se limita a max\_inflight\_parts\_for\_one\_file el número de partes preparadas simultáneamente en la copia de lectura y escritura de Azure Blob Storage (que utilizan las copias de seguridad cuando la copia nativa no está disponible), lo que evita un uso excesivo de memoria al copiar muchos archivos grandes en paralelo. [#108232](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108232) ([SmitaRKulkarni](https://github.com/SmitaRKulkarni)). * Se admite la columna virtual `_etag` para el almacenamiento HDFS [#108255](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108255) ([zhangyifan27](https://github.com/zhangyifan27)). * Se añadieron las columnas `settings` y `engine_settings` a `system.backups` y `system.backup_log`. `settings` muestra las opciones de configuración específicas de copia de seguridad/restauración solicitadas para una operación (p. ej., `allow_s3_native_copy`, `deduplicate_files`, `structure_only`), y `engine_settings` muestra las opciones de configuración que realmente utiliza el lector/escritor del motor de copia de seguridad (p. ej., las opciones de solicitudes de S3, como `allow_native_copy`, que pueden diferir de las solicitadas tras combinarse con la configuración del endpoint). Así es posible ver con qué opciones de configuración se ejecutó realmente una operación `BACKUP`/`RESTORE`. [#108334](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108334) ([jkartseva](https://github.com/jkartseva)). * Se añadieron `system.s3_queue_metadata` y `system.azure_queue_metadata` para inspeccionar el estado en Keeper de las tablas `S3Queue` y `AzureQueue` registradas, incluidos los recuentos de archivos procesados, en procesamiento y fallidos. [#108522](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108522) ([kssenii](https://github.com/kssenii)). * Se redujo entre 2 y 2,5 veces el uso de memoria de la caché de encabezados del índice de texto. Ahora caben más encabezados de partes de datos en la caché (opción `text_index_header_cache_size`), lo que reduce las lecturas de disco en las consultas de búsqueda de texto. [#109332](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109332) ([CurtizJ](https://github.com/CurtizJ)). * Se añadieron columnas de compatibilidad con MySQL a las vistas de `INFORMATION_SCHEMA`: `SCHEMATA.DEFAULT_COLLATION_NAME` y `DEFAULT_ENCRYPTION`; `TABLES.ENGINE` y otras columnas de MySQL relacionadas; y `COLUMNS.COLUMN_KEY`, `PRIVILEGES`, `GENERATION_EXPRESSION`, `SRS_ID`. Esto permite que los clientes compatibles con MySQL ejecuten sus consultas de introspección del catálogo sin toparse con `UNKNOWN_IDENTIFIER`. [#109351](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109351) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se redujo el uso de memoria de las tablas `MergeTree` con muchas partes de datos al compartir entre las partes de una tabla la metadata por parte derivada del esquema (lista de columnas, descripciones de columnas, serializaciones y subflujos de columnas), en lugar de copiarla en cada parte. El efecto es mayor en tablas anchas con muchas partes pequeñas. [#109816](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109816) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Se añadió una nueva configuración `use_projection_index_in_read_pools` (deshabilitada de forma predeterminada). Cuando está habilitada, los rangos de marcas que un índice de proyección filtra por completo se descartan dentro de los grupos de lectura de `MergeTree` antes de crear tareas de lectura para ellos, en lugar de omitirse gránulo a gránulo durante la lectura. Así se evita crear tareas de lectura y configurar lectores para datos que no se van a leer, y el tamaño de las tareas de lectura se sigue midiendo en marcas restantes. [#110291](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110291) ([KochetovNicolai](https://github.com/KochetovNicolai)). * Se redujo el nivel de detalle de los diagnósticos de búsqueda binaria en la clave primaria por parte en `MergeTree`, que pasan del registro de nivel trace al de nivel test. [#110324](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110324) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigieron reconexiones espurias de conexiones HTTP keep-alive agrupadas sobre TLS (HTTPS, S3). La comprobación de conexiones obsoletas usaba `poll` sobre el socket, que informa erróneamente como cerrada una conexión segura activa con un registro TLS posterior al handshake pendiente de leer (un ticket de sesión o `KeyUpdate`); ahora usa un `MSG_PEEK` no bloqueante en sockets sin cifrar y `SSL_peek`/`SSL_has_pending` en sockets TLS, lo que además detecta correctamente un cierre TLS ordenado y un registro TLS que solo ha llegado en parte. [#110402](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110402) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Los catálogos de OneLake ahora pueden usar tokens de actualización de OAuth para renovar los tokens de acceso. [#110413](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110413) ([alesapin](https://github.com/alesapin)). * Se añadió el ProfileEvent `DuplicationDataHashComputations`, que cuenta los cálculos de hash de datos por columna realizados al deduplicar bloques insertados con INSERT en tablas `*MergeTree`. [#111173](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111173) ([valerypetrov](https://github.com/valerypetrov)). * El SST del índice UNIQUE KEY ahora se escribe directamente en la parte a través de la abstracción de almacenamiento, en lugar de almacenarse provisionalmente en un archivo temporal local. [#111189](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111189) ([JingYanchao](https://github.com/JingYanchao)). * Se admiten escrituras concurrentes en tablas Iceberg en un disco local: `LocalObjectStorage` ahora implementa escrituras condicionales, por lo que la operación compare-and-swap que publica una nueva instantánea mediante `version-hint.text` funciona también en ese caso y los escritores concurrentes ya no pueden perder las actualizaciones de los demás. [#112556](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112556) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * La caché de regiones de buckets del client de `S3` ahora también funciona con los catálogos de data lake; antes, cada solicitud a estos volvía a resolver la región. [#113330](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113330) ([scanhex12](https://github.com/scanhex12)). * Los fallos de red del lado del cliente de Azure (conexión restablecida/rechazada, errores de DNS y TLS) ahora se reintentan como errores de transporte en lugar de devolverse como un `500` sintético, igual que en el client de S3. [#115269](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115269) ([arsenmuk](https://github.com/arsenmuk)).

Formatos e ingestión

* Se permite la compresión snappy en la interfaz HTTP (`Accept-Encoding: snappy`) y se añade el setting `snappy_mode` para elegir entre el formato de bloque snappy de Hadoop o el formato de estructura de tramas de snappy para la E/S snappy genérica de `file`/`url`. [#100752](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/100752) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se añadió el setting `input_format_csv_missing_nullable_as_empty_string` (deshabilitado de forma predeterminada). Cuando está habilitado, un valor ausente de `Nullable(String)` en la entrada CSV se lee como un `String` vacío en lugar de `NULL`, independientemente del valor de `input_format_csv_empty_as_default`. [#107577](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107577) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Al procesar mensajes protobuf con `input_format_protobuf_oneof_presence`, ya no se exige una coincidencia exacta de las etiquetas, lo que permite realizar cambios de esquema. [#109174](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109174) ([ilejn](https://github.com/ilejn)). * Se eliminó el lector ORC heredado basado en Apache Arrow. El formato de entrada ORC ahora utiliza siempre el decodificador nativo de ClickHouse (que antes era el predeterminado). El setting `input_format_orc_use_fast_decoder` queda obsoleto (se sigue aceptando, pero no tiene ningún efecto). [#110074](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110074) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * El motor Hive ahora lee la metadata de los archivos ORC (índices min/max, recuentos de filas) con el lector ORC nativo de ClickHouse en lugar del adaptador ORC de Apache Arrow. [#110086](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110086) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).

Seguridad, acceso y observabilidad

* Se agregó una nueva columna `skipping_indices_types` a la tabla `system.tables`, que contiene los distintos tipos de índices de omisión de datos definidos en cada tabla. [#106388](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106388) ([CurtizJ](https://github.com/CurtizJ)). * El valor automático de `max_threads` y de configuraciones similares ahora se muestra en `system.settings` como `auto(8)` en lugar de `'auto(8)'`; las comillas simples que lo rodeaban eran un artefacto heredado que llevaba mucho tiempo incrustado en el valor. Se mantiene la compatibilidad entre versiones: la forma heredada entre comillas se sigue aceptando al analizar las configuraciones recibidas de servidores más antiguos. [#108657](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108657) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Cuando el valor predeterminado de una configuración está vacío, ahora se muestra como *cadena vacía* en `system.documentation`, en lugar de como comillas invertidas vacías. [#108708](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108708) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * La documentación de una configuración en `system.documentation` (la que muestran la página integrada `/docs` y el comando `help`) ahora incluye el historial de cambios de su valor predeterminado: la versión en la que se introdujo la configuración y cada cambio posterior de su valor predeterminado, con el valor anterior, el nuevo valor y el motivo del cambio. [#112177](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112177) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Ahora es posible consultar la documentación de todas las sentencias SQL (p. ej., nombre, sintaxis, descripción y ejemplos) en la tabla del sistema `system.statements`. [#115341](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115341) ([rschu1ze](https://github.com/rschu1ze)).

Configuración

* Se añadió una nueva configuración de servidor `memory_worker_rss_speculative_reserve_ratio` (por defecto `1.0`, o `0` en builds con sanitizador) que hace que el rastreador de memoria global reserve de forma especulativa `ratio * min(resident - previous_resident, resident - tracked)` por encima del RSS observado en cada ciclo de `MemoryWorker`. Esto sesga el rastreador al alza cuando el RSS crece más rápido de lo que el rastreador lo contabiliza entre muestras, de modo que las asignaciones reciben `MEMORY_LIMIT_EXCEEDED` antes y es menos probable que el OOM-killer del kernel actúe primero. Establezca el ratio en `0` para desactivar la reserva especulativa. Los builds con sanitizador usan `0` por defecto porque en ellos la diferencia `resident - tracked` se debe principalmente a la memoria sombra del sanitizador. [#104976](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/104976) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * El modo de aplicación diferida de listas de publicación del índice de texto deja de ser experimental y puede seleccionarse con `text_index_posting_list_apply_mode = 'lazy'` sin necesidad de `allow_experimental_text_index_lazy_apply`. La configuración del umbral de densidad pasa a llamarse `text_index_lazy_intersection_density_threshold` en lugar de `text_index_density_threshold`. [#108814](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108814) ([CurtizJ](https://github.com/CurtizJ)). * La configuración `merge_selector_enable_heuristic_to_lower_max_parts_to_merge_at_once` ahora está habilitada por defecto: el selector de fusiones reduce automáticamente el número máximo de partes que se fusionan a la vez en función del grado de ocupación de la partición. [#110726](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110726) ([Michicosun](https://github.com/Michicosun)). * Los comandos de limpieza de PostgreSQL `RESET`, `UNLISTEN` y `DISCARD` se aceptan como operaciones sin efecto en el protocolo de comunicación de PostgreSQL, en lugar de rechazarse con un error de sintaxis. Esto mejora la compatibilidad con controladores como Skunk, que envían `RESET ALL` y `UNLISTEN *` al establecer y limpiar la conexión. [#110780](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110780) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Las funciones de texto de IA (`aiGenerate`, `aiClassify`, `aiExtract`, `aiTranslate`) ahora rechazan las respuestas del proveedor truncadas o incompletas por cualquier otro motivo (p. ej., cuando el modelo alcanza el límite `max_tokens`) en lugar de devolver silenciosamente una salida parcial. El comportamiento se rige por la configuración `ai_function_throw_on_error`. [#111830](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111830) ([george-larionov](https://github.com/george-larionov)). * Se mejoran `L2DistanceTransposedQuantized`, `cosineDistanceTransposedQuantized` y `dotProductTransposedQuantized` con precisión reducida, reconstruyendo los códigos `p < 8QBit(Int8)` mediante centroides de prefijo de media condicional gaussiana. Con precisión completa (`p = 8`), los resultados siguen siendo idénticos bit a bit; las distancias aproximadas con precisión reducida pueden cambiar, y las mejoras en recall y latencia dependen de la carga de trabajo. [#111867](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111867) ([skuznetsov](https://github.com/skuznetsov)). * La configuración `write_snapshot_version` ahora se puede recargar en caliente. [#112150](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112150) ([alesapin](https://github.com/alesapin)). * Se añadió observabilidad para las pilas de las fibras, que se usan para la comunicación asíncrona con réplicas remotas: los eventos de perfil `FiberStackAllocs`, `FiberStackAllocBytes`, `FiberStackAllocNanoseconds` y `FiberStackFreeNanoseconds`, y las métricas `FiberStacks` y `FiberStackBytes`. [#114541](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114541) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * El protocolo Prometheus remote-write ahora admite inserciones asíncronas: los datos de varias solicitudes remote-write concurrentes se agrupan en lotes antes de formar partes, según la configuración `async_insert` (habilitada por defecto; añada `async_insert=0` a la URL del handler para mantener el comportamiento síncrono). Una solicitud solo se confirma después de que los datos se hayan volcado en todas las tablas internas de la tabla `TimeSeries` de destino. [#115688](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115688) ([nikitamikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).

Otras mejoras

* Se añadieron dos ajustes, `shrink_over_allocated_columns_min_waste_ratio` y `shrink_over_allocated_columns_min_waste_bytes`, que hacen que los INSERT reduzcan las columnas sobreasignadas (cuya memoria reservada supera la memoria utilizada debido al crecimiento en potencias de dos de las columnas de longitud variable) para ajustarlas a su tamaño real antes de la materialización y la escritura de partes, lo que reduce el pico de uso de memoria. Deshabilitado de forma predeterminada.. [#112161](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112161) ([Avogar](https://github.com/Avogar)). * Se omite por completo el paso de lectura de datos en las fusiones `TTLDrop` para evitar un uso excesivo de memoria, especialmente en las asignaciones de los búferes de lectura/precarga. [#105859](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105859) ([Avogar](https://github.com/Avogar)). * Se añadió compatibilidad con `BFloat16` en `dotProduct` y se mejoró el rendimiento del producto escalar mediante el procesamiento por lotes en la ruta SIMD. [#106569](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106569) ([nickitat](https://github.com/nickitat)). * Ahora `max_named_collection_num_to_throw`, `max_table_num_to_throw`, `max_replicated_table_num_to_throw`, `max_view_num_to_throw`, `max_dictionary_num_to_throw` y `max_database_num_to_throw` se pueden modificar sin reiniciar el servidor. [#106821](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106821) ([UberDever](https://github.com/UberDever)). * La escritura en tablas `DeltaLake`, controlada por `allow_experimental_delta_lake_writes`, pasó a fase Beta. [#107034](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107034) ([kssenii](https://github.com/kssenii)). * Se añadió el tipo de estadísticas de columna `uniq_v2`, una alternativa ligera a `uniq` basada en el sketch `uniqCombined64`. [#107863](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107863) ([hanfei1991](https://github.com/hanfei1991)). * Se añadieron los ProfileEvents `DistributedPlanRemoteTasks`, `DistributedPlanLocalExecution` y `DistributedPlanHostsUsed` para supervisar la ejecución de make\_distributed\_plan. [#107985](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107985) ([shankar-iyer](https://github.com/shankar-iyer)). * Las solicitudes a catálogos REST de data lakes, como OneLake, ahora incluyen un encabezado `User-Agent` de ClickHouse. [#108117](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108117) ([scanhex12](https://github.com/scanhex12)). * `MVTEncodeGeom` ahora ajusta la geometría a la cuadrícula de píxeles enteros antes del recorte y recorta los polígonos con `wagyu`, de modo que la salida recortada es válida (los anillos que se intersecan a sí mismos se reparan) y queda alineada con los bordes, igual que `ST_AsMVTGeom` de PostGIS. [#108248](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108248) ([saarthak2002](https://github.com/saarthak2002)). * Se habilitaron globalmente las tres cachés del índice de texto; anteriormente, solo estaban habilitadas dentro de las consultas. Además, el tamaño de la caché de listas de postings ahora es cero (lo que, en la práctica, vuelve a deshabilitarla), ya que las listas de postings son grandes y almacenarlas en caché resulta demasiado costoso. [#108274](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108274) ([rschu1ze](https://github.com/rschu1ze)). * El endpoint de Prometheus (para configuraciones solo de métricas) y la recopilación de métricas asíncronas se inician antes de cargar las tablas, para que las métricas puedan observarse durante la fase de carga de metadatos, que puede prolongarse. [#108402](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108402) ([cwurm](https://github.com/cwurm)). * Compatibilidad con BFloat16 en las funciones matemáticas binarias [#108442](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108442) ([zhangyifan27](https://github.com/zhangyifan27)). * Las funciones de distancia vectorial transpuestas `L2DistanceTransposed`, `cosineDistanceTransposed` y `dotProductTransposed` ahora aplican la optimización de lectura parcial de planos de bits a las columnas `Nullable(QBit)`, de modo que solo leen los planos de bits solicitados en lugar de la columna completa. [#109358](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109358) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se admiten `arraySum`, `arrayAvg` y `arrayProduct` para arrays de `BFloat16`. [#109420](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109420) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Las funciones `L1Normalize`, `L2Normalize`, `LinfNormalize` y `LpNormalize` (y sus alias) ahora funcionan con arrays, no solo con tuplas, de forma coherente con `L2Norm` y las funciones de distancia. [#110052](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110052) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Ya no se hace ping a las conexiones del grupo antes de cada uso. Esto elimina el viaje de ida y vuelta `Ping`-`Pong` que se añadía a cada conexión reutilizada y reduce la latencia de las consultas distribuidas y de `clickhouse-benchmark`. Las conexiones obsoletas del grupo se detectan mediante un sondeo con tiempo de espera cero (una comprobación no bloqueante que no añade ningún viaje de ida y vuelta) y se recuperan mediante una reconexión. [#110068](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110068) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Las partes de listas grandes para el análisis distribuido de índices se envían como escalares (lo que evita posibles fallos debidos a max\_ast\_elements/max\_query\_size y elimina la sobrecarga de analizar el AST) [#110419](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110419) ([azat](https://github.com/azat)). * Al hacer clic en el logotipo de la nube en el Playground, ahora se abre el sitio web de ClickHouse en una pestaña nueva para no perder el progreso mientras se ejecutan las consultas. [#110422](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110422) ([williamhatcher](https://github.com/williamhatcher)). * Se cambia el valor predeterminado de `auto_statistics_types` de `basic, uniq` a `basic, uniq_v2` [#110878](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110878) ([hanfei1991](https://github.com/hanfei1991)). * Cuando salta una aserción de reentrada de `RWLockImpl::getLock()` (`RWLock is already locked in exclusive mode` / `Cannot acquire exclusive lock while RWLock is already locked`), el mensaje de error ahora indica los demás `query_id` que tienen actualmente el bloqueo y cuántos bloqueos mantiene ya el `query_id` solicitante, para facilitar el diagnóstico de este tipo de errores de orden de bloqueo. [#110971](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110971) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * `randomHadamardTransform` ahora calcula una transformada exacta que preserva la longitud para cualquier longitud de vector cuyo mayor factor impar sea como máximo 64 (por ejemplo, `3584 = 512 * 7`, habitual en modelos de embeddings), lo que amplía las familias anteriores `2^N`, `2^k * {12, 20}` y `2^k * 9`. Una transformada completa de una longitud que no puede representarse de forma exacta ahora genera una excepción en lugar de rellenar silenciosamente con ceros hasta un vector más largo; pase `output_dims` para calcular una proyección truncada de longitud arbitraria. [#111006](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111006) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se devuelve el código HTTP `403 Forbidden` (en lugar de `500 Internal Server Error`) para las excepciones `ACCESS_DENIED` a través de la interfaz HTTP. [#111043](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111043) ([Schum-io](https://github.com/Schum-io)). * `UTMToGeo` ahora acepta como cuarto argumento la letra de banda de latitud MGRS devuelta por `geoToUTM` (además del indicador entero de hemisferio), de modo que un resultado de `geoToUTM` puede convertirse de ida y vuelta directamente con `UTMToGeo`. [#111521](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111521) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * `MaterializedPostgreSQL` ahora conserva los valores `TOAST` de PostgreSQL que no se han modificado durante las actualizaciones, en lugar de reemplazarlos por valores predeterminados. [#111552](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111552) ([OrpheusAgent](https://github.com/OrpheusAgent)). * Se añadieron las configuraciones `text_index_max_processed_tokens_before_flush` y `text_index_max_memory_usage_before_flush` para controlar cuándo los constructores de índices de texto realizan el vaciado de los segmentos temporales. [#111573](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111573) ([rorylshanks](https://github.com/rorylshanks)). * Se añade el modificador STREAM UNORDERED: omite la ordenación por orden de confirmación de cada instantánea [#111794](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111794) ([SmitaRKulkarni](https://github.com/SmitaRKulkarni)). * Ahora `make_distributed_plan=1` deshabilita las funcionalidades que aún no son compatibles. [#112463](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112463) ([alesapin](https://github.com/alesapin)). * Ya no se escriben secuencias de escape ANSI con INTO OUTFILE cuando stdout es un tty [#113252](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113252) ([azat](https://github.com/azat)). * Se renombró `allow_experimental_delta_kernel_rs` a `allow_delta_kernel_rs`. El nombre anterior se mantiene como alias. [#113476](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113476) ([kssenii](https://github.com/kssenii)). * Se añaden las configuraciones `enable_alp_codec`, `enable_sz3_codec`, `enable_zxc_codec` y `enable_quantized_codec` para habilitar por separado cada códec de compresión experimental. [#113824](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113824) ([rienath](https://github.com/rienath)). * Se notifica el desbordamiento de pila en lugar de terminar silenciosamente: los handlers de señales fatales ahora se ejecutan en la pila de señales alternativa, de modo que `SIGSEGV`, `SIGABRT`, `SIGILL`, `SIGBUS`, `SIGSYS`, `SIGFPE` y `SIGTRAP` generan un stack trace incluso cuando el thread que provocó el fallo ha agotado su pila. [#113927](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113927) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se admite el parámetro lookback\_delta de la Prometheus HTTP API para consultas instantáneas y de rango. [#113971](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113971) ([fallintoplace](https://github.com/fallintoplace)). * Las tablas QueryRunner ahora inician hilos de trabajo bajo demanda y los liberan cuando quedan inactivos, en lugar de ocupar threads durante toda la duración de la tabla. [#114522](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114522) ([mstetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)). * Con este cambio, al usar índices WHATIF, la línea base servida por proyección devuelve `not_applicable` para cada candidato en lugar de provocar el fallo de la sentencia. [#114846](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114846) ([yariks5s](https://github.com/yariks5s)). * Se optimizan las cadenas AND con varias condiciones de comparación sobre la misma expresión: se detectan contradicciones (p. ej., `a < 3 AND a > 5` → `false`) y se eliminan condiciones redundantes (p. ej., `a = 3 AND a < 5` → `a = 3`). [#99736](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/99736) ([wudidapaopao](https://github.com/wudidapaopao)).

Correcciones de errores

Correcciones de MergeTree, replicación y almacenamiento

* Se corrigió una condición de carrera entre `ALTER TABLE ... RENAME COLUMN` y un `OPTIMIZE TABLE ... FINAL` concurrente (o cualquier fusión en segundo plano) en `MergeTree` que podía reemplazar silenciosamente los datos de la columna renombrada por valores predeterminados. La ventana de carrera entre la publicación de los nuevos metadatos en memoria y el registro de la mutación de renombrado en `current_mutations_by_version` ahora se cierra manteniendo `currently_processing_in_background_mutex` durante ambas operaciones. [#104822](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/104822) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron resultados de consulta incorrectos al usar GROUP BY con ORDER BY y `arrayJoin` en la proyección. [#101775](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/101775) ([Onyx2406](https://github.com/Onyx2406)). * Las configuraciones no válidas del tamaño de carga en Azure (por ejemplo, `azure_min_upload_part_size = 0` o `azure_max_blocks_in_multipart_upload = 0`) ahora se rechazan de forma anticipada con un error claro, en lugar de provocar una excepción interna (`second_size > 0`) en un punto profundo de la ruta de escritura. Esto se aplica tanto a los ajustes de consulta como a la configuración de disco de Azure. [#103394](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/103394) ([statxc](https://github.com/statxc)). * Se lanza `BAD_ARGUMENTS` en lugar de `LOGICAL_ERROR` cuando se ejecuta `ALTER TABLE ... MOVE/REPLACE/ATTACH PARTITION` entre dos tablas `MergeTree` con configuraciones de granularidad incompatibles (una adaptativa y otra no adaptativa). [#103881](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/103881) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un `LOGICAL_ERROR` "Expected one block from input stream" lanzado por `KILL QUERY` / `KILL MUTATION` / `KILL PART_MOVE_TO_SHARD` / `KILL TRANSACTION` cuando su cláusula `WHERE` contiene una subconsulta por fila, o cuando `max_block_size` es tan pequeño que el `SELECT` interno sobre la tabla `system.*` correspondiente emite más de un bloque. [#104927](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/104927) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige una fuga en las vistas materializadas actualizables (`MATERIALIZED VIEW ... REFRESH ...`) por la que la tabla interna temporal que la tarea de actualización retira mediante `EXCHANGE TABLES` no podía eliminarse si superaba el `max_table_size_to_drop` del servidor. Cada actualización posterior creaba una nueva tabla interna temporal sin conseguir limpiar las anteriores, de modo que el directorio de datos de la vista crecía hasta agotar el disco. La eliminación interna que realiza la tarea de actualización ahora omite `max_table_size_to_drop` y `max_partition_size_to_drop`; estas salvaguardas siguen aplicándose cuando el usuario ejecuta `DROP TABLE` sobre la propia vista. [#105106](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105106) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un error inesperado `DATA_TYPE_CANNOT_BE_USED_IN_KEY` en consultas `ALTER` que no pueden modificar la clave de ordenación (configuraciones, comentarios, códecs, adición de una columna que no forma parte de la clave, etc.) en tablas `MergeTree` que tienen un `SimpleAggregateFunction` (u otro tipo permitido solo con `allow_suspicious_primary_key = 1`) en la clave de ordenación. [#105111](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105111) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * `OPTIMIZE ... DRY RUN` interrumpido por un tiempo de espera de consulta (`max_execution_time` con `timeout_overflow_mode = 'break'`) ahora devuelve `TIMEOUT_EXCEEDED` en lugar de un error lógico relacionado con `rows_sources` (que abortaba el servidor en compilaciones de depuración y con sanitizadores). [#107114](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107114) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` al leer archivos con particionamiento Hive usando `use_hive_partitioning=1` y una cláusula `WHERE`/`PREWHERE` que filtra una columna real (no virtual) cuando también se selecciona una columna de partición Hive. [#107505](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107505) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigen resultados de consulta incorrectos debidos a una poda errónea de clave primaria y de partición cuando se aplica `toStartOfDay`, `toStartOfISOYear`, `toDaysSinceYearZero`, `toRelativeSecondNum`, `toRelativeMinuteNum`, `toRelativeHourNum`, `toRelativeWeekNum`, `toRelativeDayNum`, `toMonthNumSinceEpoch` o `toYearNumSinceEpoch` a una columna clave `Date32` que contiene fechas fuera del rango que la función puede representar (en particular, fechas anteriores a `1970-01-01`). Estas funciones se declaran monótonas ante el índice primario, pero hasta ahora se desbordaban con dichos argumentos, por lo que el índice podía podar gránulos que en realidad contenían filas coincidentes. Ahora se saturan en los límites de su tipo de resultado y se mantienen monótonas en todo el rango de `Date32`, de modo que la poda es correcta. [#108018](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108018) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * Se corrige que `CREATE TABLE dst AS src SETTINGS ...` (y variantes similares con `ORDER BY`/`PARTITION BY` pero sin un `ENGINE` explícito) descartara silenciosamente el motor, las cláusulas de almacenamiento (como el `TTL` de la tabla y las claves) y la configuración de la tabla de origen. Ahora el motor y las cláusulas de almacenamiento no sobrescritas se heredan de la tabla de origen, y la configuración especificada se combina con la de la tabla de origen, prevaleciendo sobre ella. [#108085](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108085) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige que `INSERT` en tablas `MergeTree` fallara con `filesystem error: in rename: Permission denied` en sistemas de archivos respaldados por Windows (WSL, CIFS/SMB, montajes bind de Docker Desktop), debido a que el escritor de partes dejaba descriptores de archivo abiertos durante el renombrado del directorio de la parte. [#108089](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108089) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige un bloqueo permanente en una tabla MergeTree adjuntada con un índice de omisión heredado `hypothesis` (un tipo de índice eliminado que solo se conserva por compatibilidad con `ATTACH`). Hasta ahora, un `DELETE` ligero, `OPTIMIZE`, un `INSERT` simple o un `SELECT` filtrado sobre dicha tabla fallaba con `ILLEGAL_INDEX` ("Index of type 'hypothesis' is no longer supported"), y la mutación `DELETE` se reintentaba indefinidamente. Ahora el índice obsoleto se trata como inerte: se conserva intacto durante la fusión/mutación, se omite en la inserción y en la planificación de consultas, y todavía puede eliminarse con `ALTER TABLE ... DROP INDEX`. [#108217](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108217) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige el error `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` (p. ej., `Column _part not found`) al seleccionar columnas virtuales de una tabla `MergeTree` con réplicas paralelas, incluso mediante `SELECT *` con `asterisk_include_virtual_columns = 1`. [#108451](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108451) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige que `ATTACH PARTITION ... FROM` rechazara tablas cuyas claves primarias son equivalentes pero están declaradas de forma distinta (una con `PRIMARY KEY` explícito y la otra implícita a partir de `ORDER BY`). [#108590](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108590) ([jordiori](https://github.com/jordiori)). * `join_any_take_last_row` ahora se respeta en todas las rutas de unión basadas en hash compatibles, incluidas las uniones que usan volcado automático a disco. [#108936](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108936) ([antaljanosbenjamin](https://github.com/antaljanosbenjamin)). * Se corrige el error `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` cuando `query_plan_optimize_lazy_final` está habilitado junto con un filtro `WHERE` trasladado parcialmente a `PREWHERE` (mediante `optimize_move_to_prewhere_if_final`). La optimización de FINAL diferido ya no solicita al almacenamiento las columnas de predicado calculadas en prewhere. [#109073](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109073) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `ALTER TABLE ... ADD PROJECTION` sobre una columna `ALIAS` a nivel de tabla dejara la tabla inutilizable (el `INSERT` posterior fallaba con `UNKNOWN_IDENTIFIER`, "Missing columns") cuando la sesión tenía `optimize_respect_aliases = 0`. [#109091](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109091) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una aserción de puntero nulo (`px != 0` en `TreeRewriter::analyzeSelect`, que abortaba el servidor en compilaciones de depuración y con sanitizadores) al ejecutar `ORDER BY ALL` (o `GROUP BY ALL`) sobre una tabla con motor `Merge` unida mediante JOIN a otra tabla con el analizador antiguo (`allow_experimental_analyzer = 0`). [#109139](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109139) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un resultado incorrecto en subconsultas `EXISTS` correlacionadas y subconsultas escalares cuando la correlación solo aparece en la proyección de la subconsulta junto con una cláusula `WHERE` no correlacionada (la subconsulta podía evaluarse como falso / `NULL` para todas las filas). Corrige [https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/105760](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/105760). [#109186](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109186) ([novikd](https://github.com/novikd)). * Se corrigió un error por el cual la fusión de una tabla `MergeTree` con proyecciones, con el ajuste `enable_block_number_column` o `enable_block_offset_column` habilitado, generaba partes de proyección con una columna espuria `_block_number`/`_block_offset`. Como resultado, la parte de proyección fusionada dejaba de coincidir con la definición de la proyección y con las partes de proyección generadas por inserción, por lo que `CHECK TABLE` y `OPTIMIZE ... DRY RUN` la notificaban como corrupta (`CORRUPTED_DATA`). [#109284](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109284) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `UNKNOWN_IDENTIFIER` al ejecutar `ALTER TABLE ... RENAME/ADD/MODIFY COLUMN` en una tabla MergeTree que tiene un índice min-max implícito sobre las columnas virtuales persistentes `_block_number` o `_block_offset` (habilitado mediante `add_minmax_index_for_block_number_column` / `add_minmax_index_for_block_offset_column`). [#109428](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109428) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que se eliminaran índices de omisión de una parte de datos (o que `CHECK TABLE` fallara con `UNEXPECTED_FILE_IN_DATA_PART`) tras una mutación que reescribe la parte completa, como `ALTER TABLE ... DROP COLUMN` de una columna `MATERIALIZED`, en una parte `Wide`. [#109616](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109616) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron índices de omisión (`text`, `bloom_filter`, etc.) y proyecciones obsoletos tras materializar actualizaciones ligeras con `ALTER TABLE ... APPLY PATCHES`. Anteriormente, los archivos de índices y proyecciones que dependen de una columna actualizada mediante parche no se modificaban, por lo que las consultas que los utilizaban podían devolver resultados incorrectos (p. ej., `hasToken` omitía una fila actualizada, o una proyección devolvía agregados obsoletos una vez eliminada la parte de parche ya aplicada). [#109709](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109709) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que una mutación que hace referencia a la columna virtual `_sample_factor` fallara a mitad de ejecución con `Unexpected const virtual column: _sample_factor`, dejando la mutación bloqueada. Ahora una mutación la lee como `1`, el mismo valor que devuelve una consulta sin `SAMPLE`. [#109813](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109813) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron dos errores que se producían cuando una consulta con `GROUP BY GROUPING SETS` (o una subconsulta escalar o de mutación que la contuviera) se ejecutaba con `force_aggregation_in_order = 1`: `Trying to get name of not a column: ExpressionList` con el analizador antiguo (`enable_analyzer = 0`), y `Memory bound merging of aggregated results is not supported for grouping sets.` en una consulta distribuida con `enable_memory_bound_merging_of_aggregation_results = 1` con el analizador. [#109862](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109862) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigen tres problemas con `use_constant_folding_in_index_analysis`: un error lógico `Invalid partition key size` que podía abortar un `SELECT` que usaba una proyección normal cuando la tabla establece `part_minmax_index_columns = 'with_block_number_offset'`; resultados incorrectos (filas descartadas de forma silenciosa) al filtrar por una clave de partición basada en módulo, como `PARTITION BY id % 200`; y un fallo (carrera de datos) al consultar un índice `text` con un tokenizador `sparseGrams` mediante un predicado `LIKE` sobre muchas particiones con `max_threads > 1`. [#109896](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109896) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigen resultados incorrectos cuando se construye un índice de omisión `minmax` sobre una columna `LowCardinality(Nullable(...))`: los predicados `WHERE`/`PREWHERE`/`HAVING ... IS NULL` delegados al almacenamiento descartaban todos los gránulos y devolvían 0 filas aunque la columna contuviera valores NULL. [#110061](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110061) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la lentitud de las consultas `ORDER BY ... LIMIT` sobre tablas `Distributed` cuando `prefer_localhost_replica` selecciona una réplica local. [#110136](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110136) ([EmeraldShift](https://github.com/EmeraldShift)). * Se corrigió una excepción (`UNION mode UNION_DEFAULT must be normalized`) que se producía cuando una mutación `DELETE` o `ALTER UPDATE` usaba una operación de conjuntos (`UNION`/`UNION ALL`/`UNION DISTINCT`/`EXCEPT`/`INTERSECT`) dentro de una subconsulta en su condición `WHERE` o en una asignación `UPDATE`. [#110196](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110196) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió el apagado lento del servidor y la falta de respuesta de `KILL MUTATION` cuando una mutación con `x IN (subquery)` estaba construyendo el conjunto de la subconsulta durante el análisis de la clave primaria; ahora la construcción del conjunto se cancela de inmediato. [#110198](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110198) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió una condición de carrera entre `KILL TRANSACTION` y `ALTER TABLE ... UPDATE/DELETE` ejecutado dentro de una transacción: un rollback producido entre el registro de la mutación en la transacción y su registro en la tabla dejaba una entrada de mutación huérfana, lo que provocaba un error lógico (`Cannot find transaction ... that has started mutation ...`) en los trabajos en segundo plano y bloqueaba todas las mutaciones posteriores de las partes afectadas hasta reiniciar el servidor. [#110226](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110226) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrigió un problema por el que `system.tables` para una base de datos `DataLakeCatalog` (Iceberg/Glue) abortaba toda la consulta, o descartaba tablas de forma silenciosa, cuando no se podía resolver el metadata de una sola tabla. Ahora dicha tabla sigue apareciendo por nombre, con valores predeterminados/NULL en las columnas que requieren el objeto de almacenamiento abierto (`engine`, `total_rows`, etc.), independientemente de `database_datalake_require_metadata_access`. El acceso directo a la tabla dañada sigue notificando el error. [#110242](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110242) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * La estimación de cardinalidad para el orden de join ahora combina las estadísticas de columnas de las partes que quedan tras la poda por partición/PK, en lugar de las de todas las partes activas. Anteriormente, una consulta podada a una partición pequeña se planificaba con estadísticas de toda la tabla (se observó una sobreestimación de filas de 2500x que invertía el lado de construcción del hash join) y, paradójicamente, desactivar las estadísticas producía un plan mejor. También se corrigió que el FINAL diferido se desactivara de forma silenciosa para relaciones MergeTree bajo un JOIN, porque el resultado memoizado del análisis de índices del optimizador de orden de join se confundía con una proyección aplicada. [#110283](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110283) ([skuznetsov-clickhouse](https://github.com/skuznetsov-clickhouse)). * `ALTER TABLE ... MOVE/REPLACE PARTITION` entre dos tablas MergeTree con granularidad incompatible (una adaptativa y otra no) ahora lanza `BAD_ARGUMENTS` en lugar de `LOGICAL_ERROR`. Es una situación que el usuario puede provocar, por lo que no debe manifestarse como un error interno (que aborta el servidor en builds de depuración/sanitizer). [#110535](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110535) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un problema por el que `TTL ... DELETE WHERE ` nunca eliminaba las filas que empezaban a cumplir `` como consecuencia de un `ALTER TABLE ... UPDATE` sobre una columna referenciada en el `WHERE`. Ahora la mutación recalcula el TTL de la fila, de modo que las filas expiradas que pasan a cumplir la condición se eliminan en lugar de conservarse sin aviso. [#110648](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110648) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` "Invalid partition key size: 0" que podía abortar un `INSERT` en una tabla `MergeTree` particionada con `non_replicated_deduplication_window` habilitado, cuando un lote de inserción asíncrona solo se deduplicaba parcialmente (algunos `insert_deduplication_token`s estaban duplicados y otros eran nuevos). [#110651](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110651) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un problema por el que el plegado de constantes con el nuevo analizador cambiaba sin aviso el tipo de un valor `Geometry` constante. `Geometry` es un `Variant` con nombre cuyas alternativas pueden compartir la misma disposición de almacenamiento (`LineString`/`Ring`, `MultiLineString`/`Polygon` y los valores vacíos), por lo que dos constantes plegadas que solo se diferenciaban en su alternativa acababan fusionándose en una sola; por ejemplo, una constante `MULTIPOLYGON EMPTY` se convertía en `LINESTRING()`. [#110709](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110709) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un resultado incorrecto (fusión mal ordenada) en consultas con lectura en orden en las que `distinct-in-order` o `aggregation-in-order` amplían la lectura a un prefijo de clave de ordenación más largo que aquel para el que `ORDER BY` configuró la fila virtual de lectura en orden. Las columnas de ordenación adicionales de la fila virtual se rellenaban con valores predeterminados, lo que podía alterar el orden en `MergingSortedTransform` (y provocar un aborto con `LOGICAL_ERROR` en compilaciones de depuración/sanitizer). [#110725](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110725) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Los roles activos de una consulta (SET ROLE / role=) ahora se propagan a los nodos remotos en lecturas con réplicas paralelas y lecturas distribuidas sobre un clúster con secreto entre servidores; antes se recurría a los roles predeterminados del usuario, por lo que las políticas de filas se evaluaban de forma incoherente con respecto al initiator. [#110867](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110867) ([evillique](https://github.com/evillique)). * Se corrigió una condición de carrera poco frecuente por la que un `ALTER` que solo modificaba comentarios o configuración de una tabla `ReplicatedMergeTree` podía descartar sin aviso una columna añadida por un `ALTER ... ADD COLUMN` concurrente, de modo que una réplica quedaba con una estructura de tabla obsoleta. [#111029](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111029) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrige el error `NUMBER_OF_COLUMNS_DOESNT_MATCH` en un `GROUP BY` con una agregación sobre una tabla `Merge` que envuelve una tabla `Distributed`, cuando la clave de agrupación es una función de una columna y una agregación lee esa misma columna (p. ej., `SELECT toString(g), min(g) FROM merge_over_distributed GROUP BY toString(g)`). [#111334](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111334) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un resultado incorrecto de un `FULL JOIN` con `USING` sobre una tabla con motor `Join` (`StorageJoin`) cuando la clave izquierda es `Nullable` y la clave de almacenamiento no lo es: una fila izquierda sin coincidencia y con clave `NULL` devolvía `0` en lugar de `NULL`. [#111371](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111371) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * `ALTER TABLE ... DETACH PARTITION/PART` ahora aplica fsync al clon que crea en `detached/` (el subárbol de la parte más la cadena de directorios hasta la raíz del disco) cuando la configuración `fsync_part_directory` de la tabla está habilitada, tanto para el almacenamiento de partes Full (directorio) como Packed. Anteriormente nunca se aplicaba fsync al clon, pero sí a la parte de cobertura vacía que elimina las filas del conjunto activo, por lo que un corte de energía justo después de la confirmación podía destruir los datos desvinculados en btrfs (las entradas de directorio del clon no sincronizadas se revierten, lo que deja `detached/` vacío y nada sobre lo que ejecutar `ATTACH`). Depende de la configuración existente `fsync_part_directory`; el comportamiento predeterminado no cambia. [#111426](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111426) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Ahora se rechaza una columna `Nullable(Nothing)` (o de cualquier otro tipo no permitido en tablas) al ejecutar `CREATE TABLE` cuando el esquema se infiere del almacenamiento (por ejemplo, una tabla `remote()`/`Remote`/`Distributed` sin columnas sobre una vista que ejecuta `SELECT NULL`), en lugar de persistir metadata que no se puede cargar en el siguiente reinicio del servidor y que bloquea la carga de tablas no relacionadas. [#111487](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111487) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un `LOGICAL_ERROR` (`Got read request from replica N for unknown stream ...`) que podía abortar el servidor al leer con réplicas paralelas cuando la consulta se resuelve por completo en el iniciador mediante una optimización de proyección (exact-count, minmax-count o una proyección almacenada de agregación/normal que no selecciona ningún rango). [#111689](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111689) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige el `INSERT` particionado de DeltaLake (`allow_experimental_delta_lake_writes=1`), que corrompía los valores de partición que contenían caracteres de ruta y rechazaba `NULL`. Un valor como `a/b` se confirmaba silenciosamente como `a`, `%` generaba un archivo de datos que luego no se podía leer y un valor de partición `NULL` fallaba con `NOT_IMPLEMENTED`. Ahora los valores de partición se convierten mediante codificación porcentual en un único segmento de ruta, el valor real se almacena en `partitionValues` en lugar de extraerse de nuevo de la ruta, y un valor de partición `NULL` (o una cadena vacía) se escribe como `__HIVE_DEFAULT_PARTITION__` con una entrada nula en `partitionValues`. [#111793](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111793) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigen los errores lógicos `Expected UInt64 column for __grouping_set, got BLOB` y `ColumnBLOB should be converted to a regular column before usage` en una consulta distribuida ejecutada en un shard con `enable_parallel_blocks_marshalling` (habilitado de forma predeterminada), por ejemplo con `GROUP BY GROUPING SETS` sobre un clúster que tiene una réplica local, o al leer una tabla `Merge` que abarca una tabla local y una tabla distribuida. `BlocksMarshallingStep` ya no se añade a los planes cuyos bloques se consumen en el mismo proceso. [#111997](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111997) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un `LOGICAL_ERROR` (`Type mismatch when building statistics for column`) durante una mutación de `MergeTree` en una tabla cuyo tipo de columna se había cambiado mediante un `ALTER MODIFY COLUMN` que solo afecta a la metadata (por ejemplo, de `Enum8` a `Int8` o de `DateTime` a `UInt32`) cuando la columna tiene estadísticas. Ahora la mutación recalcula únicamente las estadísticas de las columnas que realmente reescribe y conserva el resto sin cambios; además, una columna reescrita por `MATERIALIZE COLUMN`, por un `UPDATE` de una columna de la que depende una columna `MATERIALIZED` o por `CLEAR COLUMN` recalcula ahora sus estadísticas en lugar de conservar contenido obsoleto. [#112009](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112009) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige la omisión silenciosa de filas cuando una consulta filtra por `intDiv(constant, key)` o `divide(constant, key)`. El análisis de la clave primaria y de la partición indicaba una dirección de monotonicidad incorrecta para una constante dividida por una columna de clave, por lo que los gránulos coincidentes se descartaban y la consulta devolvía menos filas sin ningún error. También corrige `intDiv` con un dividendo constante sin signo cuyo bit más alto está activado, deja de declarar monotonicidad cuando un operando `Decimal` hace que la división se calcule con el ancho nativo del decimal, y evita que el análisis de claves genere `Cannot compare DB::IPv4 with long` para una consulta válida que divide una constante `IPv4`/`IPv6` por una columna de clave. [#112156](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112156) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige que una vista parametrizada cuyo cuerpo `SELECT` usa `INTERSECT`/`EXCEPT`, o una cadena `UNION` que combina `UNION DISTINCT` con `UNION ALL`, se clasificara como una vista ordinaria. La vista se creaba correctamente, pero sus metadata no podían volver a leerse: al cargarla se lanzaba `Invalid storage definition in metadata file`, lo que impedía cargarla de forma permanente y hacía que un servidor de depuración o con sanitizer abortara durante el arranque. Además, `system.tables.parameterized_view_parameters` no mostraba ningún parámetro para esas vistas. [#112211](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112211) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige que `max_execution_time` y `KILL QUERY` se ignoraran mientras una consulta evalúa `geohashesInBox`. La consulta expandía todas las filas de un bloque antes de poder interrumpirse, por lo que la cancelación no surtía efecto hasta varios minutos después; ahora la función comprueba el límite de tiempo de la consulta a medida que recorre las filas. Las evaluaciones dentro de una expresión de tabla persistida, como una clave de ordenación, un índice de omisión o un `PARTITION BY`, no están cubiertas y se abordan por separado. [#112273](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112273) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige un error lógico al usar PREWHERE en una tabla Merge construida sobre otra tabla Merge o sobre una vista materializada cuyo tipo de columna difiere. También corrige que una política de filas se ignorara silenciosamente en tablas que leen de servidores remotos (una tabla Distributed, o una tabla que la envuelve), lo que podía exponer filas que la política debía ocultar; ahora estas consultas se rechazan con un error ILLEGAL\_PREWHERE. En su lugar, defina estas políticas en las tablas locales subyacentes de cada servidor remoto; tenga en cuenta que estas políticas siguen sin aplicarse a las lecturas enviadas con `serialize_query_plan = 1`, lo cual es un bug distinto y preexistente. [#112326](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112326) ([PedroTadim](https://github.com/PedroTadim)). * Corrige la lectura de un índice secundario (de omisión) obsoleto tras un cambio de tipo mediante `ALTER TABLE ... MODIFY COLUMN` cuya mutación nunca llegó a ejecutarse, por ejemplo porque `KILL MUTATION` la eliminó: los gránulos en disco se habían escrito con el tipo antiguo, pero se decodificaban con el nuevo, lo que generaba `LOGICAL_ERROR`, provocaba solicitudes de asignación de varios exabytes o devolvía silenciosamente un resultado incorrecto. También corrige un resultado incorrecto de un índice sobre una expresión cuyo significado cambia aunque todos los bytes almacenados permanezcan idénticos, de modo que no llega a crearse ninguna mutación: un `MODIFY COLUMN` que solo modifica la zona horaria de un `DateTime`, o solo un nombre de tipo personalizado, como de `UInt8` a `Bool`. Ahora ese índice se omite para la parte afectada. [#112484](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112484) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige un `LOGICAL_ERROR` (`Cannot add transform Resize to Pipes because it has no outputs`) que se producía cuando una consulta de agregación sobre un clúster se ejecutaba con `serialize_query_plan = 1` y réplicas paralelas basadas en el plan, debido a que el paso de fusión redimensionaba el pipeline a cero flujos. [#112506](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112506) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige un `LOGICAL_ERROR` ("Part ... contains column ... that is absent in table ...") que se producía cuando una réplica `ReplicatedMergeTree` mutaba una parte obtenida de otra réplica antes de aplicar su propio `ALTER ... ADD COLUMN` pendiente. Ahora esa mutación se pospone hasta que se aplique el cambio de metadata. [#112510](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112510) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige los contadores de lectura (`read_rows`, `read_bytes`, `ProfileEvents['SelectedRows']`, `ProfileEvents['SelectedBytes']`) y las cuotas `READ_ROWS` y `READ_BYTES`, que se contabilizaban en exceso en consultas cuyo `ORDER BY` vuelca datos a disco. Las filas que se volvían a leer de los archivos temporales de la ordenación externa se contaban de nuevo como lecturas de origen, por lo que una consulta con volcado a disco notificaba más datos leídos de los reales y podía rechazarse con `QUOTA_EXCEEDED` aunque no hubiera superado su cuota. [#112645](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112645) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige que `ProfileEvents['JoinResultRowCount']` notificara un tamaño de resultado inferior al real en un `JOIN` que vuelca datos a disco. Las filas emitidas desde los buckets diferidos solo se contaban en `JoinDelayedJoinedTransformRowCount` y no se incluían en el total. Los resultados de las consultas siempre fueron correctos; solo el evento de perfil era erróneo. [#112673](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112673) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige que `max_execution_time` y `KILL QUERY` no tuvieran efecto, sin aviso alguno, en una consulta distribuida que está estableciendo conexiones con las réplicas. Ahora dicha consulta se detiene en el siguiente intento de conexión en lugar de recorrer todas las réplicas y reintentos restantes. [#112689](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112689) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que se aplicara un `ALTER` en tablas `MergeTree` mientras todavía estaba en curso una mutación de alteración `RENAME COLUMN` incompleta. Esto podía actualizar los metadatos de almacenamiento de forma incompatible y bloquear por completo las mutaciones posteriores. [#112783](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112783) ([Michicosun](https://github.com/Michicosun)). * Corrige resultados incorrectos de `ORDER BY` al leer de una tabla `Merge` sobre tablas `Distributed`: las filas podían devolverse desordenadas y, al usar `LIMIT`, podían faltar filas que debían formar parte del resultado. [#112931](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112931) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigieron resultados incorrectos cuando la precarga de lectura del sistema de archivos está habilitada y se lee una columna `Nested` junto a una subcolumna que se eliminó y se volvió a añadir, en tablas con `share_nested_offsets` habilitado (el valor predeterminado). Una consulta de este tipo podía devolver valores predeterminados para una columna físicamente presente que los `ALTER` nunca habían modificado. En almacenamiento de objetos, donde `remote_filesystem_read_prefetch` tiene `1` como valor predeterminado, el problema se produce sin cambiar ninguna configuración; en discos locales requiere `local_filesystem_read_prefetch = 1`. Otro defecto, independiente de la precarga, sigue corrompiendo estas lecturas cuando un rango abarca varios bloques; ese caso no se resuelve aquí. [#112997](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112997) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error lógico `Pipeline stuck` en consultas que reparten datos por partición, como una función de ventana con `PARTITION BY` o una unión con `join_algorithm = 'parallel_full_sorting_merge'`, cuando el procesamiento posterior de un shard finalizaba mientras un bloque solo se había distribuido parcialmente. [#113190](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113190) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un bloqueo de las sentencias `ALTER`, `OPTIMIZE`, `TRUNCATE` y de manipulación de particiones con `alter_sync = 2` en `ReplicatedMergeTree` cuando la tabla comienza a cerrarse mientras la sentencia espera a otra réplica, por ejemplo debido a un `DROP DATABASE ... SYNC` concurrente. Ahora dicha sentencia falla con `UNFINISHED` y además respeta `max_execution_time` y `KILL QUERY`. [#113228](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113228) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `Cannot insert element into Set` (`NOT_IMPLEMENTED`) cuando `read_in_order_use_virtual_row` está habilitado y una consulta de lectura en orden sobre `MergeTree` combina `WITH FILL ... INTERPOLATE` con un filtro `IN` o `has`. [#113264](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113264) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un error lógico (excepción) `Chunk info was not set for chunk in MergingAggregatedTransform` que se producía cuando el ajuste `inject_random_order_for_select_without_order_by` estaba habilitado y una consulta de agregación leía de una tabla `Merge` que contenía una tabla hija `Distributed`: el envoltorio aleatorio `ORDER BY rand()` ya no se inyecta en consultas planificadas solo hasta una etapa intermedia. [#113266](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113266) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige un problema por el que las filas nunca se eliminaban cuando una tabla `MergeTree` tenía dos o más reglas `TTL ... DELETE WHERE` con una expresión de tiempo idéntica que solo se diferenciaban en la condición `WHERE`. Tras una fusión de eliminación por TTL, el `rows_where_ttl_info` de la parte se restablecía a cero, por lo que ya no se programaba ninguna otra fusión por TTL para ella y las filas expiradas se conservaban indefinidamente sin ningún error ni mensaje de log. [#113384](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113384) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un problema por el que `max_execution_time` y `KILL QUERY` se ignoraban mientras una consulta evaluaba `geohashesInBox`, `arrayFold`, `sleep`, `base58Decode`, `h3PolygonToCells` o `h3PolygonToCellsWithContainment` dentro de una expresión almacenada en los metadatos de la tabla, como una clave de ordenación, un índice de omisión o una clave `PARTITION BY`. [#113456](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113456) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un `LOGICAL_ERROR` (`Reading from materialized CTE '...' before its materialization completed - DelayedPortsProcessor gate is missing in the query plan`) que se producía cuando una tabla `Merge` con más de una tabla hija leía una CTE materializada referenciada por la consulta externa. [#113558](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113558) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige `Logical error: 'Required output position N is out of range for pass-through inputs'` en `EXPLAIN ANALYZE` sobre una tabla `Merge` con varias tablas hijas, un `PREWHERE` con una columna simple y un `WHERE` independiente. [#113725](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113725) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un error lógico (`Unexpected return type`) que se producía al hacer pushdown al almacenamiento de un filtro sobre una vista cuyo tipo de columna difiere del del almacenamiento subyacente (p. ej., `information_schema.tables`, donde `engine` es `Nullable(String)`, sobre `system.tables`, donde es `String`). [#113984](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113984) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige el error `Not-ready Set is passed as the second argument for function 'in'` que se producía cuando una mutación cuyo predicado contiene `IN (subquery)` se cancelaba (por ejemplo, mediante `KILL MUTATION` o `DETACH DATABASE`) mientras el conjunto de la subconsulta aún se estaba construyendo. [#114463](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114463) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * `ALTER TABLE ... DROP COLUMN` sobre una columna que se usa en la clave de ordenación, primaria o de partición ahora falla con `ALTER_OF_COLUMN_IS_FORBIDDEN` y una explicación, igual que `ALTER TABLE ... CLEAR COLUMN`. Anteriormente fallaba con un error confuso, `UNKNOWN_IDENTIFIER: Missing columns`, procedente del recálculo de las expresiones de clave. Lo mismo ocurre al eliminar o vaciar un grupo `Nested` completo mediante su prefijo común cuando una columna del grupo se usa en una clave; antes, esto podía destruir silenciosamente los datos del grupo o dejar una mutación que nunca terminaba. Además, al eliminar una columna que solo se usa en una expresión `TTL`, ahora se indica qué expresión TTL deja de funcionar [#114468](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114468) ([m7kss1](https://github.com/m7kss1)). * Se corrige un problema por el que una columna renombrada, eliminada y añadida de nuevo en un mismo `ALTER` devolvía los valores de la columna eliminada en lugar de su propio valor predeterminado mientras la mutación seguía pendiente. [#114601](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114601) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrigió la lectura de una subcolumna (`.size0`, `.null`, un elemento de tupla, `String.size`) a través de una tabla `Merge` cuando la tabla subyacente declara la columna padre como `ALIAS`. Esa lectura devolvía el valor predeterminado del tipo y, si la columna padre se seleccionaba en la misma consulta, podía devolver el valor de una columna no relacionada. [#114673](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114673) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la ausencia de filas en el resultado de un `SELECT` filtrado por `pointInPolygon` sobre una clave primaria de MergeTree cuando el argumento del polígono es un literal constante no válido y `validate_polygons = 0`. El análisis de la clave primaria aplicaba la poda de gránulos a partir de un polígono que nunca había validado y descartaba gránulos que contenían filas coincidentes. [#114710](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114710) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el formateo de `ALTER TABLE ... MATERIALIZE INDEX`, `MATERIALIZE STATISTICS` y `MATERIALIZE PROJECTION`, que omitía la cláusula `IF EXISTS`, de modo que la consulta formateada no coincidía con la consulta analizada. Además, ahora se rechazan cuatro cargas útiles JSON de AST de `ALTER ... STATISTICS` que el analizador SQL no puede generar y que, al formatearse, daban lugar a un comando distinto. [#115099](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115099) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una lectura fuera de límites de los hashes en caché del diccionario al agregar o hacer un join sobre una clave `LowCardinality(String)` cuyo diccionario crece durante la agregación, situación que podía darse con `TTL ... GROUP BY`. Podía producir un hash incorrecto y provocar un heap-buffer-overflow en builds con sanitizador. [#115604](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115604) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * `CREATE TABLE` y `ALTER TABLE` ahora rechazan códecs con pérdida, como `SZ3`, en columnas utilizadas en la clave de partición. [#115626](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115626) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * La lectura a través de una tabla `Merge` que coincide con una tabla `Alias` cuyo destino es una vista parametrizada ya no genera `LOGICAL_ERROR: Table has no columns.` (que provoca la terminación del servidor en builds de depuración y con sanitizador). Ahora esa tabla devuelve `STORAGE_REQUIRES_PARAMETER`, el mismo error que devuelve la propia vista parametrizada. Cualquier otra tabla coincidente que no pueda proporcionar columnas devuelve ahora `UNSUPPORTED_METHOD` en lugar de un error interno. [#115896](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115896) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la vista previa sobre la marcha de una mutación pendiente cuya expresión hace referencia a `_sample_factor`. Con `apply_mutations_on_fly = 1` y una cláusula `SAMPLE`, la expresión se evaluaba con el factor de muestreo de la consulta de lectura en lugar del valor que persiste la materialización en segundo plano, por lo que las filas previsualizadas no coincidían con el resultado materializado final, y un `ALTER TABLE t DELETE WHERE _sample_factor > 1` pendiente podía hacer que una lectura con `SAMPLE` no devolviera ninguna fila. La columna `_sample_factor` propia de la consulta no se modifica. [#115906](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115906) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Los archivos de estadísticas con versión de formato `V3` ahora se leen en lugar de rechazarse con `ILLEGAL_STATISTICS`. Estos archivos solo los generaron builds de `master` durante un breve periodo, pero las partes que los contenían resultaban completamente ilegibles y, en un disco de solo lectura, `ALTER TABLE ... MATERIALIZE STATISTICS` no puede regenerarlos. [#116030](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/116030) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió el error `Invalid number of columns in chunk pushed to OutputPort` (`LOGICAL_ERROR`) que se producía cuando una consulta `SELECT ... FROM t STREAM ... ORDER BY ... LIMIT n` leía una tabla con una `PROJECTION`. La materialización diferida ya no se aplica a las lecturas `STREAM`. [#116187](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/116187) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * `ALTER TABLE ATTACH PARTITION FROM` ya no se replica en bases de datos replicadas. [#94835](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94835) ([MikhailBurdukov](https://github.com/MikhailBurdukov)). * Se corrigió una interrupción abrupta del servidor (en builds con sanitizador) y una pérdida silenciosa de datos durante el arranque de la tabla cuando una parte transaccional de MergeTree revertida se intersecaba con una parte committed. `PartLoadingTree::add` ahora identifica correctamente cuál de las dos partes que se intersecan fue revertida, la descarta y reasigna sus partes hijas huérfanas a la parte committed en el orden correcto. [#100992](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/100992) ([tuanpach](https://github.com/tuanpach)). * Se corrigió que `indexOfAssumeSorted` devolviera resultados incorrectos para columnas `Array(LowCardinality(String))` en tablas MergeTree. [#101771](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/101771) ([Onyx2406](https://github.com/Onyx2406)). * Se corrigen las excepciones `LOGICAL_ERROR` al leer tablas de data lake `Iceberg` o `DeltaLake` a través de rutas que pueden llegar al pipeline de lectura sin un `datalake_table_state` fijado, como las actualizaciones concurrentes de metadatos de `Iceberg` o las lecturas con `merge` sobre tablas `DeltaLake`. [#102033](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/102033) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `Logical error: Parsed partition value: ... doesn't match partition value for an existing part with the same partition ID: ...` que generaba `OPTIMIZE TABLE ... PARTITION ...` (y otras consultas que resuelven un valor de partición mediante `convertFieldToTypeImpl`) en tablas con una clave de partición de tipo `Time`. [#106202](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106202) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige que una parte de datos se marcara incorrectamente como si tuviera una proyección dañada cuando una eliminación ligera no dejaba ninguna parte de proyección, ya sea porque la proyección se reconstruye sin filas de salida o porque se elimina (`lightweight_mutation_projection_mode = 'rebuild'`/`'drop'`). Anteriormente, este estado dañado deshabilitaba la optimización por proyecciones en las consultas sobre esa parte. [#106273](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106273) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrigió que las advertencias de sobrecarga de memoria/CPU/mutaciones en `system.warnings` llegaran con un ciclo de métricas asíncronas de retraso (y no aparecieran en el primer ciclo). [#108035](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108035) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió una excepción `LOGICAL_ERROR` (`ScatterExchangeStep should have one source shard, got 8`) y la duplicación de filas al consultar una tabla `Merge` sobre tablas `Distributed` o vistas con la configuración experimental `make_distributed_plan = 1`. [#108401](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108401) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una interrupción abrupta del servidor (`Sort order of blocks violated`) durante una fusión, así como lecturas incorrectas, cuando un elemento `LowCardinality` no nullable de una columna `Nullable(Tuple(...))` se usa como subcolumna (por ejemplo, como clave de ordenación). [#108679](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108679) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un fallo en la función `Base64Decode` del SDK de Azure incluido en el código, accesible mediante `azureBlobStorage()` (y las funciones de tabla y almacenamiento de Azure relacionados), cuando la clave de la cuenta no es Base64 válido. Un byte `>= 0x80` provocaba una lectura fuera de límites de la tabla de decodificación, y cualquier byte no válido causaba un desplazamiento a la izquierda indefinido de un valor negativo (interrupción con sanitizadores). Ahora las claves no válidas se rechazan correctamente. [#108716](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108716) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` ("New empty part is about to materialize but the directory already exist") que podía interrumpir el servidor en builds de depuración y con sanitizador cuando se ejecutaba un `DROP`/`DETACH`/`MOVE`/`REPLACE PARTITION` sobre una tabla MergeTree después de que una operación similar anterior se interrumpiera (por ejemplo, por una transacción revertida o un fallo) y dejara un directorio `tmp_empty_` obsoleto. Ahora el directorio obsoleto se reutiliza en lugar de provocar un error. [#108879](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108879) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige una proyección que devolvía el valor predeterminado del tipo de una columna (p. ej., `0`) en lugar de su `DEFAULT` de DDL (p. ej., `-1`) después de que expirara el `TTL` de la columna en una parte ancha. [#109013](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109013) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrige el fallo de las consultas `ALTER` en tablas `MergeTree` creadas con una configuración `disk` personalizada (`SETTINGS disk = disk(...)`). [#109199](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109199) ([Michicosun](https://github.com/Michicosun)). * Se corrige la aparición de filas obsoletas y eliminadas al leer tablas de una base de datos `MaterializedPostgreSQL` a través de una tabla `Merge`. [#109339](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109339) ([vdimir](https://github.com/vdimir)). * Se corrige la lectura de tablas Paimon particionadas por una columna `BIGINT` cuyo valor no cabe en `Int32`. Estos valores de partición se truncaban (por ejemplo, `9223372036854775807` se convertía en `-1`), lo que generaba una ruta de partición incorrecta y provocaba un error del sistema de archivos. [#109510](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109510) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un error lógico ("Cannot determine row level filter; 0 columns deleted, 0 columns added") al leer de una tabla `Merge` cuya tabla hija tiene una política de filas con un filtro que consiste únicamente en una columna existente (por ejemplo, `CREATE ROW POLICY ... USING flag`). [#109843](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109843) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * IcebergLocal indicaba Azure como tipo de almacenamiento. [#109872](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109872) ([PedroTadim](https://github.com/PedroTadim)). * `CHECK TABLE` ahora informa de la corrupción real de una parte de proyección cuyos metadatos no se pudieron cargar, en lugar de mostrar el engañoso error `Columns doesn't match ... Expected: 0 columns`. [#110262](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110262) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Se corrige un fallo en el inicio del servidor con tablas `MergeTree` en discos de almacenamiento de objetos cuando un archivo residual `txn_version.txt.tmp` tiene metadatos a nivel de disco dañados. [#110519](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110519) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige un problema por el que una tabla MergeTree con una proyección `_part_offset` o de orden de commit dejaba de poder adjuntarse de forma permanente tras deshabilitar `allow_part_offset_column_in_projections` o `allow_commit_order_projection` y desadjuntar la tabla o reiniciar el servidor. Estas dos configuraciones solo se aplican en el momento de CREATE, por lo que ya no se vuelven a comprobar en ATTACH. [#110570](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110570) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un `LOGICAL_ERROR` poco frecuente ("Unexpected number of parts to remove from parts\_queue") que podía abortar el servidor en una `ReplicatedMergeTree` cuando dos operaciones de partición (por ejemplo, dos consultas `MOVE PARTITION` / `REPLACE PARTITION`, o una en condición de carrera con un `DROP_RANGE` en segundo plano) cancelaban a la vez la comprobación de partes en segundo plano sobre rangos superpuestos. [#110738](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110738) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un error lógico `Hash is not set for serialization` que podía producirse cuando una columna con un códec `Quantized(...)` estaba anidada dentro de una serialización reutilizable desde un grupo; por ejemplo, una tabla `Merge` sobre orígenes cuya columna homónima tiene tipos distintos (fusionados en un `Variant`). [#110776](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110776) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un `std::length_error` (`LOGICAL_ERROR`) al leer una tabla MergeTree con un valor anómalo de `max_streams_for_merge_tree_reading` (cercano al máximo de `UInt64`) junto con `allow_asynchronous_read_from_io_pool_for_merge_tree = 1`. Ahora la configuración se limita al mismo tope que `max_threads`. [#110936](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110936) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige el error lógico `Cannot calculate columns sizes when columns or checksums are not initialized` durante la fusión de una tabla `MergeTree` de una sola columna cuya única columna tiene un `TTL` de columna que expira por completo (con `min_bytes_for_wide_part = 1`). [#111169](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111169) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se aplica fsync a los archivos del índice de texto de una parte fusionada o materializada cuando se configuran `min_rows_to_fsync_after_merge` / `min_compressed_bytes_to_fsync_after_merge` / `fsync_part_directory`. Hasta ahora, estos archivos eran los únicos de la parte que quedaban sin sincronizar, por lo que un corte de energía justo después de una fusión podía dejar una parte committed pero dañada y provocar pérdida de datos. [#111335](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111335) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige `OPTIMIZE TABLE ... MANIFEST` para tablas `Iceberg` cuando las tuplas de partición del manifiesto no coinciden con su especificación de partición [#111368](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111368) ([SmitaRKulkarni](https://github.com/SmitaRKulkarni)). * Se corrige una lectura fuera de límites (release) / error lógico (depuración) en la optimización de materialización diferida, así como un error lógico en `Pipe::unitePipes` para tablas `Merge`, cuando la optimización de lectura directa desde el índice de texto deja una columna virtual de índice sin usar en el encabezado de lectura de una tabla `MergeTree` con varios índices `text`. [#111467](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111467) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un `LOGICAL_ERROR` ("Part level Min-Max index was constructed from unexpected columns set") que podía abortar una fusión en segundo plano en builds de depuración/sanitizador tras reducir `part_minmax_index_columns` (por ejemplo, de `with_block_number_offset` de vuelta a `partition_key_only`). [#111511](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111511) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un fallo al ejecutar una lectura `STREAM` (`enable_streaming_queries = 1`) sobre una tabla con más de una partición y una política de filas definida. En builds de depuración y con sanitizador fallaba con el error lógico `Filter column ... not found in DAG outputs`; en builds release podía producirse un fallo de segmentación. [#111572](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111572) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` (`Cannot create part with type Compact and storage type Full because table does not support polymorphic parts`) que se producía cuando una tabla `MergeTree` cargaba una parte `Compact` preexistente mientras su configuración actual deshabilitaba las partes polimórficas (granularidad no adaptativa). Esto podía ocurrir, por ejemplo, cuando una tabla de solo lectura comparte una ruta en disco con otra tabla y recarga sus partes mediante `SYSTEM RESTART DISK` o durante el inicio del servidor. En builds de depuración y con sanitizador, la excepción aborta el servidor. [#111626](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111626) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Con `fsync_part_directory = 1`, el cambio de nombre de un directorio de parte de su nombre temporal a su nombre final ahora también se hace duradero aplicando fsync al directorio padre (y, cuando se mueve entre directorios padre distintos, también al padre de origen). Hasta ahora solo se aplicaba fsync al directorio movido, por lo que un corte de energía justo después de hacer commit de una parte podía hacer que la parte no existiera en disco aunque sus archivos ya estuvieran escritos, con la consiguiente pérdida de filas pese a tener habilitada la configuración. [#111861](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111861) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron resultados incorrectos y un `LOGICAL_ERROR` al seleccionar de una tabla `MergeTree` una columna `Nullable(Tuple(...))` junto con una de sus subcolumnas de elementos que admiten valores nulos (`Variant`, `Dynamic` o `LowCardinality`). Al leer la subcolumna, las filas que son `NULL` en la tupla padre se marcaban como `NULL` en una columna que ya se había compartido a través de la caché de subflujos, por lo que la lectura de la columna completa obtenía valores desplazados. [#111949](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111949) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la pérdida de las optimizaciones posteriores a la fase de build en los hash joins (conversión a una tabla hash fija, el runtime filter compartido, la reasignación de rangos de la tabla derecha) siempre que se configuraba un umbral automático de volcado a disco, que es el comportamiento predeterminado desde la versión 26.5. [#111972](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111972) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Corrige resultados incorrectos (filas que faltan de forma silenciosa) en `hasAllTokens` y otras búsquedas multitoken en índices `text` en builds que no usan `simdcomp` (todos los destinos excepto x86\_64 Linux, p. ej., aarch64) cuando `text_index_posting_list_apply_mode = 'lazy'`. El decodificador portable de empaquetado de bits no escribía los ceros decodificados para un bloque con un ancho de bits de cero, por lo que se descartaba una entrada ubicada en un segmento de una sola entrada. El formato en disco no cambia y los datos existentes se leen correctamente tras la corrección. [#112178](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112178) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Ahora las operaciones fallan cuando se cargan estadísticas de MergeTree corruptas, en lugar de ignorar el error. [#112201](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112201) ([skuznetsov-clickhouse](https://github.com/skuznetsov-clickhouse)). * Corrige la pérdida silenciosa de escrituras de Iceberg confirmadas en HDFS: un commit de Iceberg publica cada nuevo archivo de metadatos mediante una escritura condicional, pero `HDFSObjectStorage` descartaba la condición y realizaba una sobrescritura simple, por lo que todos los escritores concurrentes recibían confirmación mientras la instantánea de uno de ellos quedaba inaccesible. Ahora HDFS rechaza las escrituras condicionales, de modo que fallan las escrituras de Iceberg gestionadas por el almacenamiento en HDFS, incluido `CREATE TABLE ... ENGINE = IcebergHDFS(...)` con una lista de columnas explícita. Las lecturas no se ven afectadas. [#112437](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112437) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige que `DELETE` en tablas `KeeperMap` eliminara solo las primeras `max_block_size` filas coincidentes y, aun así, informara de que la mutación se había completado correctamente. También corrige que `DELETE` con `keeper_map_strict_mode = 1` no fuera atómico: podía recurrir a eliminaciones sin versión y borrar filas actualizadas de forma concurrente, y aplicaba las filas coincidentes bloque a bloque, de modo que un conflicto podía dejar la eliminación aplicada parcialmente. [#112777](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112777) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió que un error transitorio de Azure Blob Storage en la ruta de lectura o de fusión —un `403 Forbidden` por propagación de permisos RBAC, un fallo de autenticación de credenciales o un tiempo de espera de conexión notificado como `408`— se clasificara erróneamente como no reintentable y se notificara como `POTENTIALLY_BROKEN_DATA_PART` (Code 740), lo que generaba una falsa alerta crítica para una parte en buen estado. Ahora estos fallos transitorios se tratan como reintentables, y uno realmente persistente se notifica como un error simple de Azure en lugar de como una parte de datos dañada inexistente. [#112871](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112871) ([arsenmuk](https://github.com/arsenmuk)). * Se corrigió que `listObjects` en un disco de Azure Blob Storage con endpoint con prefijo devolviera nombres de blob incorrectos en todas las páginas posteriores a la primera, porque la paginación omitía el envoltorio del cliente que elimina el prefijo del endpoint. Ahora la paginación vuelve a pasar por el envoltorio mediante el token de continuación, de modo que los nombres de blob de cada página son correctos. [#112872](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112872) ([arsenmuk](https://github.com/arsenmuk)). * Corrige la pérdida del índice minmax por parte sobre `_block_number` y `_block_offset` tras recargar una tabla cuando la parte se generó mediante una mutación que no reescribe la parte completa. [#112878](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112878) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió una excepción (en builds de release, un error que impide que el servidor se inicie) cuando un predicado de mutación usa la función de tabla `merge` sin un nombre de base de datos explícito. Ahora se usa la base de datos de la tabla mutada, igual que se hace con los nombres de tabla. [#113185](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113185) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigen resultados incorrectos y un `LOGICAL_ERROR` al leer una subcolumna de un miembro `Nested` eliminado y vuelto a añadir junto con un miembro presente del mismo grupo, en una tabla `MergeTree` con `share_nested_offsets = 1`. Los miembros presentes devolvían valores de un bloque posterior siempre que la lectura abarcaba más de un bloque. [#113225](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113225) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige una excepción aritmética en compilaciones de depuración y con sanitizadores al leer de una tabla `Merge` con un valor muy grande de `max_streams_to_max_threads_ratio`: el número de flujos se truncaba a 32 bits, por lo que los múltiplos de `2^32` se convertían en cero. Además, ahora se lanza `PARAMETER_OUT_OF_BOUND` en lugar de provocar un comportamiento indefinido cuando el producto del número de flujos de una tabla `Merge` excede `size_t`, se evita un desbordamiento al limitar los flujos de `MergeTree` en función de la cantidad de datos y se rechaza cualquier lectura de una tabla `Merge` cuyo número total de fuentes supere 65536. [#113382](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113382) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigen las escrituras en el disco `hdfs`: fallaban con `Parent directory doesn't exist` porque las claves de objeto generadas contienen un prefijo de directorio anidado, pero, a diferencia de los almacenamientos de blobs, HDFS tiene directorios reales y no crea el directorio padre que falta al crear un archivo.. [#113396](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113396) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige el error que se notificaba cuando las funciones de tabla `remote`/`remoteSecure` o los motores de tabla `Remote`/`RemoteSecure` recibían una colección con nombre inexistente junto con una sobrescritura `key = value`. Dicha llamada se reinterpretaba silenciosamente como una llamada posicional, por lo que la sobrescritura se analizaba como una expresión de datos y el error notificado hacía referencia a algo que no tenía relación (por ejemplo, Function with name `merge` does not exist para `remote(collection, database = merge(...))`). Ahora se notifica que la colección con nombre no existe. [#113510](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113510) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un bucle infinito en las fusiones en segundo plano y en `OPTIMIZE` cuando `merge_max_block_size_bytes` se establecía por debajo del `byteSize()` de una columna vacía. Una columna `LowCardinality` vacía sigue conteniendo su diccionario, por lo que el límite de bytes podía alcanzarse antes de fusionar una sola fila; la fusión producía entonces bloques vacíos indefinidamente, consumía el 100 % de un núcleo de CPU y nunca liberaba su ranura del pool en segundo plano. [#113585](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113585) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige que una mutación de una parte Compact produjera un resultado distinto según si la información de serialización de la parte seguía en memoria o se había recargado desde `serialization.json`, cuando la tabla usa `serialization_info_version = 'basic'`. En `ReplicatedMergeTree`, esto hacía que dos réplicas con una parte de origen idéntica byte a byte escribieran partes mutadas diferentes, y la mutación fallaba con `CHECKSUM_DOESNT_MATCH`. [#113588](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113588) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Las copias de seguridad ahora notifican el error subyacente de acceso al archivo de bloqueo, en lugar de indicar erróneamente que hay una copia de seguridad concurrente, cuando el almacenamiento de destino no puede leer el archivo .lock. [#113637](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113637) ([kirillshokhin](https://github.com/kirillshokhin)). * Se corrige una condición de carrera de datos entre las tareas en segundo plano de una tabla `MergeTree` (actualización de estadísticas, actualización de partes, carga de partes obsoletas/inesperadas) y la destrucción de la tabla. [#113722](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113722) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige que `UPDATE` y la eliminación ligera `DELETE` leyeran tablas incorrectas cuando la base de datos de la tabla actualizada difiere de la base de datos de la sesión. La expresión de la mutación ahora se canonicaliza respecto a la base de datos de la tabla actualizada, tanto para la función de tabla `merge`, que usa implícitamente la base de datos actual, como para los identificadores de tabla no cualificados. Anteriormente, dichos nombres se resolvían respecto a la base de datos de la sesión, por lo que la sentencia actualizaba o eliminaba silenciosamente filas seleccionadas de otra tabla. [#113748](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113748) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una excepción al leer una tabla `MergeTree` por capas de rango de clave primaria cuando una capa produce un pipe vacío. [#114177](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114177) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * `BACKUP`, `RESTORE` y `ENGINE = Backup` ahora autorizan la ubicación de la copia de seguridad según los permisos `SOURCES` del usuario, del mismo modo que lo hacen `s3()`, `file()` y `azureBlobStorage()`. Anteriormente, un usuario con `BACKUP` pero sin `SOURCES` podía escribir y leer copias de seguridad en cualquier ubicación accesible para el servidor. Ahora, escribir una copia de seguridad requiere la dirección `WRITE` sobre la fuente del destino (`WRITE ON S3`, `WRITE ON AZURE`, `WRITE ON FILE`) y leerla requiere `READ`; los destinos `Disk(...)` siguen restringidos únicamente por `backups.allowed_disk`. [#114405](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114405) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la lectura de una tabla mientras hay una mutación en curso: una columna `MATERIALIZED` podía devolver un valor obsoleto y, si se seleccionaba junto con una columna actualizada, la consulta podía fallar con un error. [#114561](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114561) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrigió un error lógico (`Block structure mismatch`) al leer una tabla `Merge` con `make_distributed_plan` habilitado sobre tablas hijas con operaciones de conjuntos internas. [#114753](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114753) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * `OPTIMIZE TABLE` sobre una tabla de almacenamiento de objetos cuyo motor no implementa la compactación indicaba que se había ejecutado correctamente sin hacer nada. Ahora genera un error, como cualquier otro motor que no admite la sentencia. Esto afecta a `DeltaLake`, `Paimon`, `Hudi` y a los motores de almacenamiento de objetos simples (`S3`, `GCS`, `COSN`, `OSS`, `AzureBlobStorage`, `HDFS` y `URL` respaldado por almacenamiento de objetos); `Iceberg`, que sí implementa la compactación, no se ve afectado. [#114805](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114805) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió `BAD_DATA_PART_NAME` ("Trying to get part name in new format for old format version") en una tabla `ReplicatedMergeTree` creada con la sintaxis posicional obsoleta mediante `allow_deprecated_syntax_for_merge_tree`. Una mutación podía notificarse como completada en una réplica que no la había aplicado, y la tabla podía quedar en modo de solo lectura tras un reinicio. [#114980](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114980) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió `Found patch part ... that intersects mutation with version ...` (`LOGICAL_ERROR`) en tablas con actualizaciones ligeras. Una fusión de partes de parche podía producir un parche cuyo rango de versiones de datos abarcara la versión de datos de una parte existente; ese parche no podía aplicarse ni omitirse, por lo que todas las operaciones posteriores sobre la partición fallaban y la cola de replicación se bloqueaba. Este tipo de fusiones ya no se asigna. [#115064](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115064) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió el fallo de arranque del servidor cuando un motor de base de datos `Backup` hace referencia a una copia de seguridad que ha dejado de estar disponible (por ejemplo, porque se eliminaron sus archivos o el almacenamiento subyacente no es accesible). Ahora la base de datos se carga sin tablas en lugar de impedir que arranque todo el servidor. [#83188](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/83188) ([orloffv](https://github.com/orloffv)). * Se corrigió la recuperación del registro tras un error de disco lleno. Anteriormente, cuando el disco de logs se llenaba, ClickHouse entraba en un estado de fallo e inundaba syslog con mensajes de error (llegando a escribir más de 100 GB/hora), sin recuperarse nunca, ni siquiera después de liberar espacio en disco. Ahora el sistema de registro se recupera automáticamente en cuanto vuelve a haber espacio en disco disponible, sin necesidad de reiniciar el servidor. [#93127](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93127) ([jaehanbyun](https://github.com/jaehanbyun)). * Se corrigió un fallo en el visitante de esquemas del almacenamiento DeltaLake. [#97112](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97112) ([kssenii](https://github.com/kssenii)).

Correcciones en lagos de datos y almacenamiento externo

* Se corrigió un fallo transitorio `Code: 499 ... InvalidPart` (`S3_ERROR`) en las cargas multiparte de S3 (por ejemplo, `INSERT INTO ... hits_s3`). MinIO puede indicar brevemente que una parte recién cargada no existe en `CompleteMultipartUpload`; ahora este error se reintenta del mismo modo que `NoSuchKey`, que ya se gestionaba, con el límite establecido por `s3_max_unexpected_write_error_retries`. [#109364](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109364) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Ahora se rechazan `ALTER TABLE ... DELETE` y `ALTER TABLE ... UPDATE` en tablas Iceberg cuyo formato de archivo de datos no es `Parquet`, con un error `NOT_IMPLEMENTED` claro, en lugar de provocar la caída del servidor o corromper la tabla de forma silenciosa. [#105893](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105893) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `Cannot add column ...: column with this name already exists` en `INSERT SELECT` desde una función de tabla como `file`, `s3` o `input` cuando la misma columna de origen se selecciona más de una vez. [#105982](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105982) ([crakjie](https://github.com/crakjie)). * Los valores sensibles pasados como parámetros de la cadena de consulta HTTP (por ejemplo, la vinculación de parámetros de consulta `param_*`, como `param_secret_key`/`param_aws_secret_access_key`, el parámetro `password` o los parámetros `signature` de estilo S3) ya no se escriben literalmente en `system.text_log` ni en los spans de OpenTelemetry. La línea de log `Request URI` ahora oculta los valores de los parámetros cuyos nombres parecen sensibles y los sustituye por `[HIDDEN]`. [#108475](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108475) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la columna virtual `_etag` de los motores de tabla `S3Queue` y `AzureQueue`: estaba declarada pero nunca se rellenaba, por lo que `SELECT _etag` siempre devolvía una cadena vacía. Ahora devuelve el ETag del objeto, igual que el motor `S3` y la función de tabla `s3()`. [#108625](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108625) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Una consulta que lee o escribe en S3 y se cancela (por ejemplo, mediante `KILL QUERY`) mientras hay una solicitud a S3 en curso ahora se notifica como cancelada, en lugar de con un error engañoso de red o de S3. En concreto, una copia de seguridad o restauración en S3 cancelada ahora notifica `BACKUP_CANCELLED`/`RESTORE_CANCELLED` en `system.backups`. [#108673](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108673) ([jkartseva](https://github.com/jkartseva)). * Se corrigió la columna virtual `_tags` del motor de tabla `S3Queue`: estaba declarada pero nunca se rellenaba, por lo que `SELECT _tags` siempre devolvía un mapa vacío. Ahora devuelve las etiquetas del objeto, igual que el motor `S3` y la función de tabla `s3()`. [#108676](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108676) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un problema por el que SHOW TABLES y SELECT ... FROM system.tables devolvían resultados distintos para bases de datos de catálogos de data lake: ahora las tablas que ClickHouse no puede leer se ocultan de forma coherente en ambos casos. [#109273](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109273) ([SmitaRKulkarni](https://github.com/SmitaRKulkarni)). * Se corrigió una terminación abrupta del servidor (o, en las builds de release, un archivo de datos que quedaba sin finalizar de forma silenciosa) cuando un `INSERT` en una tabla de Delta Lake (`DeltaLakeLocal` / `deltaLake`) falla después de que el sink haya empezado a escribir; por ejemplo, cuando la consulta de origen lanza una excepción a mitad de la inserción o se cancela la consulta. [#109328](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109328) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `Not found column or subcolumn c.null in block` (y `Bad cast from ColumnConst to ColumnNullable` en builds de depuración/sanitizer) al ejecutar `WHERE col IS NULL` / `IS NOT NULL` sobre una columna Iceberg añadida mediante evolución del esquema después de que se escribieran archivos de datos más antiguos, con `optimize_functions_to_subcolumns=1` (el valor predeterminado). [#109515](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109515) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige el error `Host is empty in S3 URI` cuando se usa una subconsulta escalar como argumento de URL de la función de tabla `s3` (o como argumento de cualquier otra función de tabla) en consultas `CREATE TABLE ... AS SELECT`: las subconsultas escalares en los argumentos de funciones de tabla ahora se evalúan durante el análisis de la consulta. [#110254](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110254) ([CheSema](https://github.com/CheSema)). * Se corrige un error lógico (aborto del servidor en compilaciones de depuración/sanitizer) que se producía al ejecutar un `ALTER` con varios comandos, como `UPDATE ..., DELETE ...`, sobre una tabla Iceberg. Ahora estas mutaciones se rechazan con un error `NOT_IMPLEMENTED` claro. [#110347](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110347) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un problema por el que las tablas Iceberg generaban IDs de campo duplicados tras `ALTER TABLE ... ADD COLUMN` cuando el esquema inicial contenía campos anidados (`Tuple`/`Array`/`Map`). `last-column-id` ahora registra el ID de campo máximo asignado, incluidos los hijos anidados, de modo que una columna añadida posteriormente ya no reutiliza un ID de campo anidado y las lecturas ya no fallan con `ICEBERG_SPECIFICATION_VIOLATION` (`Duplicate field id`). [#110884](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110884) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un problema por el que `DELETE`/`UPDATE` sobre una tabla Iceberg eliminaba silenciosamente filas incorrectas (o lanzaba `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK`) cuando la tabla contenía archivos de datos escritos tanto antes como después de `ALTER TABLE ... ADD COLUMN` y `optimize_move_to_prewhere` estaba habilitado. [#111693](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111693) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un problema por el que `made_current_at` en `system.iceberg_history` pasaba a ser `1970-01-01` para una instantánea conservada tras ejecutar `ALTER TABLE ... EXECUTE expire_snapshots` sobre una tabla Iceberg. También se corrige que `system.iceberg_history` no devolviera filas para una tabla cuyos metadata no incluyen `snapshot-log`. [#111781](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111781) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige la corrupción de datos al insertar en una tabla Iceberg a través de una `MATERIALIZED VIEW`. El archivo de datos se escribía con los tipos de columna que tenía el destino en el momento del `CREATE`, en lugar de con su esquema Iceberg actual, por lo que un valor `DateTime` se almacenaba como un simple `int` de Avro y se leía como microsegundos, y con `DateTime64(0)` o `DateTime64(9)` el archivo directamente no podía leerse. En consecuencia, `INSERT INTO ` sobre un destino cuyo esquema Iceberg es más amplio que las columnas declaradas de la vista ahora genera `TYPE_MISMATCH` en lugar de escribir una fila corrupta. [#112359](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112359) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige la escritura de tablas Iceberg cuyo esquema contiene una tupla anidada dentro de otra tupla. Los metadata publicados de la tabla sustituían los nombres de campo de la tupla interna por nombres posicionales `1`, `2`, ..., por lo que con el formato predeterminado `Parquet` el `INSERT` fallaba con `INCORRECT_DATA` y con `Avro` la columna no podía volver a leerse. [#112480](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112480) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un interbloqueo que dejaba bloqueada de forma permanente una base de datos `Filesystem` o `HDFS` cuando dos consultas resolvían el mismo nombre de tabla simultáneamente. Todas las consultas posteriores sobre esa base de datos quedaban bloqueadas indefinidamente sin posibilidad de interrumpirlas, por lo que era necesario reiniciar el servidor para recuperarla. [#112495](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112495) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un problema por el que las tablas `DeltaLake` devolvían menos filas de las debidas cuando el predicado `WHERE` contenía, bajo un `NOT`, una subexpresión que el traductor de predicados de delta-kernel no puede manejar. Ahora dicha subexpresión se notifica a delta-kernel como un predicado desconocido explícito en lugar de como el final del iterador hijo, lo que antes truncaba silenciosamente la conjunción que la contenía. [#112652](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112652) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `ALTER TABLE ... EXECUTE remove_orphan_files` eliminara un `metadata/version-hint.text` activo de una tabla Iceberg. Su entrada en el conjunto de archivos alcanzables se construía mediante concatenación de cadenas suponiendo una barra final en un valor que nunca la tiene, por lo que el archivo de pista real nunca se reconocía como alcanzable y se eliminaba en cuanto superaba el umbral `older_than`. Con `iceberg_use_version_hint = 1`, la tabla dejaba de poder leerse por completo. [#113548](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113548) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` al filtrar una columna Iceberg que `ALTER TABLE ... MODIFY COLUMN` había convertido en `Nullable`. [#114521](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114521) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un caso en el que `ATTACH TABLE` con una definición `ENGINE = URL(...)` no comprobaba el permiso `TABLE ENGINE` del motor al que redirige el esquema de la URL. Un usuario que solo tuviera `TABLE ENGINE ON URL` podía adjuntar y luego leer una tabla respaldada por `File`, `S3`, `AzureBlobStorage` o `HDFS`, algo que `CREATE TABLE` rechaza correctamente. [#115914](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115914) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que las solicitudes HTTP salientes (p. ej., \`aiGenerate\`, la función de tabla \`url\`, S3) fallaran con \`No route to host\` en hosts que anuncian tanto IPv4 como IPv6 cuando solo una de las familias de direcciones es enrutable. El pool de conexiones HTTP ahora recurre a la siguiente dirección resuelta cuando la primera falla con un error de red, en lugar de propagar el error ya en la primera solicitud. [#103786](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/103786) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Ahora se puede leer un `array` de Avro compuesto por registros `{key, value}` de dos campos en una columna `Map` de ClickHouse. Esta es la codificación que generan Iceberg y Spark para un `MAP` cuya clave no es de tipo cadena (los mapas nativos de Avro solo admiten claves de tipo cadena). Antes, un archivo así podía leerse como `Array(Tuple(key, value))`, pero no como `Map(K, V)`, que fallaba con `Type Map(...) is not compatible with Avro array`. [#109289](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109289) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la lectura de una tabla Iceberg con un archivo de metadata cuyo número de versión está compuesto solo por dígitos, pero excede el rango de los enteros de 32 bits (por ejemplo, `v99999999999999999999.metadata.json`). Antes, un nombre así producía un error poco descriptivo `std::out_of_range` (`STD_EXCEPTION`) en lugar de un error `BAD_ARGUMENTS` claro. [#109619](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109619) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el nombre de los archivos de metadata de Iceberg comprimidos con gzip. ClickHouse los escribía como `v{N}.gzip.metadata.json` (el token `Content-Encoding` de HTTP), mientras que la especificación de Iceberg espera la extensión `gz`: `v{N}.gz.metadata.json`. Por ello, Spark y otros lectores de catálogos Hadoop no encontraban la metadata escrita por ClickHouse. ClickHouse ahora escribe `v{N}.gz.metadata.json` y sigue leyendo el nombre heredado `gzip` por compatibilidad con versiones anteriores. [#109812](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109812) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que una tabla Iceberg con formato de escritura `Avro` serializara como obligatorio un campo declarado `"required": false` cuyo tipo es `list`, `map` o `struct`, sin una unión `["null", T]`, de modo que el propio esquema del archivo de datos no coincidía con la metadata de la tabla y otros lectores de Iceberg veían un campo obligatorio. Ahora, dicho campo se escribe como la unión `["null", T]` que la especificación de Iceberg utiliza para los campos opcionales. [#112648](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112648) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `made_current_at` en `system.iceberg_history` indicara el primer momento en que una instantánea pasó a ser la actual, en lugar del más reciente, cuando el mismo `snapshot-id` aparece más de una vez en el `snapshot-log` de Iceberg (como ocurre tras un rollback). [#113598](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113598) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un bloqueo de hasta una hora en `BACKUP`/`RESTORE ... TO S3`, en los discos GCS y en la función de tabla `s3` cuando la colección con nombre establece `http_client = 'gcp_oauth'` y el endpoint de tokens OAuth2 de Google acepta la conexión pero nunca responde. La solicitud del token Bearer ya no hereda el tiempo de espera de solicitud de transferencia de datos del llamador; la espera de su respuesta está limitada a 10 segundos, igual que el límite de la solicitud STS `AssumeRole`. [#115531](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115531) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error lógico en la caché del sistema de archivos (`Expected file ... not to exist`) que podía producirse cuando una descarga de caché en segundo plano fallaba con una excepción distinta de `ErrnoException` (por ejemplo, al ejecutar `OPTIMIZE` sobre una tabla Iceberg) y dejaba un archivo de caché huérfano vacío. [#110549](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110549) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que las cachés configuradas con un número máximo de entradas (política `SLRU`) dejaran de admitir nuevas entradas sin previo aviso una vez que ese mismo número de entradas se hubiera accedido al menos dos veces. Entre las cachés afectadas figuran las cachés de archivos de metadatos de Iceberg y Paimon, la caché de metadatos de Parquet, las cachés de índices de texto, la caché de índices de similitud vectorial, la caché de expresiones compiladas y la caché de estado de archivos de ObjectStorageQueue. [#115517](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115517) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron las lecturas de tablas Paimon que podían fallar mientras la pista mutable `snapshot/LATEST` se reemplazaba de forma concurrente. Ahora, ante pistas no válidas u obsoletas, se recurre de forma segura al listado de instantáneas. [#112010](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112010) ([JiaQiTang98](https://github.com/JiaQiTang98)). * Ahora se muestra la excepción subyacente real cuando no se puede descomprimir un archivo zip porque el búfer de entrada (p. ej., un búfer de lectura de S3 con `restricted_seek = true`) rechaza un reposicionamiento o una lectura solicitados por minizip. Antes, el error real quedaba oculto tras el mensaje genérico `Couldn't unpack zip archive: Code = -100` / `Couldn't open zip archive`. [#105103](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105103) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la escritura en Iceberg para metadatos sin refs [#106896](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106896) ([AVMusorin](https://github.com/AVMusorin)). * Se corrigió una excepción al insertar en una tabla Iceberg cuyos metadatos fueron creados por un motor externo y omiten los arrays opcionales `snapshots`, `metadata-log` o `snapshot-log`. Estas inserciones ahora se completan correctamente en lugar de fallar. [#107473](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107473) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrigió un error `ReadBuffer is canceled. Can't read from it.` que podía producirse al reintentar una subida a S3 (por ejemplo, una copia de seguridad) tras un error de lectura transitorio. [#108573](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108573) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `std::future_error` ("The associated promise has been destructed prior to the associated state becoming ready") que podía producirse, y abortar el servidor en compilaciones de depuración o con sanitizador, cuando fallaba la planificación de la tarea asíncrona final que completa la subida multiparte a S3/Azure (por ejemplo, al agotarse el pool de hilos). Ahora se notifica el error de planificación real. [#108730](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108730) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la lectura de marcas de tiempo ORC posteriores aproximadamente al año 2262 en una columna `DateTime64` con una escala menos precisa que 9. El lector ORC nativo convertía cada marca de tiempo mediante un valor intermedio fijo `DateTime64(9)`, que desborda `Int64` a escala de nanosegundos, y rechazaba dichos valores con `VALUE_IS_OUT_OF_RANGE_OF_DATA_TYPE`, incluso cuando la escala `DateTime64` solicitada (por ejemplo, `DateTime64(6)`, como la que genera Iceberg) podía representar el valor. Ahora las marcas de tiempo se leen directamente en la escala solicitada y se respeta `date_time_overflow_behavior` cuando ni siquiera la escala de destino puede contener el valor. [#109302](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109302) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Al leer una tabla Paimon cuyo esquema contiene un tipo anidado no compatible (por ejemplo, un campo `ROW`), ahora se notifica un error `BAD_ARGUMENTS` claro que indica el tipo no compatible, en lugar de un simple `DB::Exception. (OK)` con código de error 0 y sin mensaje. [#109762](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109762) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la lectura de tablas Iceberg particionadas más de una vez por la misma columna de origen (por ejemplo, `PARTITIONED BY (hours(ts), ts)`). Anteriormente, estas tablas fallaban con `Cannot add column ...: column with this name already exists (ILLEGAL_COLUMN)`. [#109895](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109895) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Los archivos de datos que ClickHouse escribe en tablas Iceberg ahora incorporan los ID de campo de Iceberg para los formatos Avro (`field-id`) y ORC (atributos de tipo `iceberg.id`/`iceberg.required`), y las columnas `String` de ORC se escriben como `string` de ORC en lugar de binario. Anteriormente solo Parquet incorporaba los ID de campo, por lo que los lectores que cumplen la especificación (p. ej., Spark/iceberg-java) devolvían NULL sin avisar en las filas Avro escritas por ClickHouse tras renombrar una columna, y no podían leer en absoluto los archivos ORC escritos por ClickHouse. [#109994](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109994) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error lógico `ChunkInfoRowNumbers does not exist` al ejecutar `OPTIMIZE TABLE` sobre una tabla Iceberg que contenía un archivo de datos en un formato distinto de Parquet (p. ej., `ORC`) más reciente que todos los archivos de eliminación por posición. [#110107](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110107) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió la lectura de archivos `Parquet` grandes desde entradas zip `STORED` sin comprimir mediante `s3` y `file`. [#110495](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110495) ([Gudauu](https://github.com/Gudauu)). * Un fallo al iniciar un pool de programación en segundo plano (por ejemplo, el pool `iceberg`, cuando se agota el pool global de hilos) ya no aborta el servidor: ahora el error es una excepción recuperable. Además, leer `system.background_schedule_pool` ya no crea esos pools como efecto secundario. [#111209](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111209) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la autenticación DLF en el catálogo REST de Paimon: la firma de la solicitud se calculaba una sola vez y se reutilizaba, por lo que todas las solicitudes al catálogo posteriores a la primera fallaban con HTTP 401 y SHOW TABLES devolvía una lista vacía. También se corrigió la detección de HTTP 404 en las comprobaciones de existencia de tablas. [#112015](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112015) ([JiaQiTang98](https://github.com/JiaQiTang98)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` (`partitions_count > 0`) al particionar fragmentos de datos de `Iceberg` que habían quedado vacíos tras eliminaciones por posición, p. ej., durante la compactación de una tabla `Iceberg` particionada con archivos de datos completamente eliminados. [#112432](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112432) ([PedroTadim](https://github.com/PedroTadim)). * Se corrigió un problema por el que la eliminación de objetos por batch en Azure no registraba eventos Delete en `system.blob_storage_log` cuando fallaba la propia solicitud del batch, con lo que todo el batch quedaba sin registrar. Ahora se registra un evento Delete para cada objeto cuando se produce un fallo a nivel de batch. [#112873](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112873) ([arsenmuk](https://github.com/arsenmuk)). * Se corrigió la lectura de tablas `Paimon` particionadas por una columna `TIMESTAMP` con una precisión superior a milisegundos, que fallaba con `scale 6 is not supported, only support scale <= 3`. [#113401](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113401) ([JiaQiTang98](https://github.com/JiaQiTang98)). * Se corrige un fallo al leer una tabla de lago de datos cuyo esquema declara una columna con un nombre vacío. Los metadatos de Iceberg mal formados se rechazan con `ICEBERG_SPECIFICATION_VIOLATION`; un esquema proporcionado por un catálogo, Delta Lake o Paimon se rechaza con `AMBIGUOUS_COLUMN_NAME`. La comprobación es incondicional, por lo que una tabla Iceberg que simplemente conserve un esquema histórico sin usar con un nombre de campo vacío también pasa a ser ilegible, en lugar de provocar un aborto en el momento en que se lee dicho esquema. [#114394](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114394) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * La lectura de una tabla Iceberg cuyos metadatos describen una evolución de esquema prohibida por la especificación de Iceberg ya no provoca el aborto del servidor. Cuatro infracciones de la especificación en `IcebergSchemaProcessor` se notificaban como `LOGICAL_ERROR`, que se trata como una aserción fallida, o llegaban sin comprobar a una aserción fatal; ahora generan `ICEBERG_SPECIFICATION_VIOLATION`. [#114518](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114518) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que la columna virtual `_time` de las funciones de tabla `url`/`urlCluster` fuera siempre `NULL` en compilaciones basadas en musl, debido a un análisis no portable del encabezado HTTP `Last-Modified`. [#111619](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111619) ([thevar1able](https://github.com/thevar1able)). * Se corrigió un problema por el que el servidor no arrancaba tras crear una tabla con `CREATE TABLE ... AS url('http://host/**/', ...)` con `allow_experimental_url_wildcard_from_index_pages` habilitado. Al cargar los metadatos de dicha tabla se volvía a evaluar la comprobación experimental, que fallaba con `SUPPORT_IS_DISABLED` e interrumpía el arranque. [#115095](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115095) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Una tabla del motor de base de datos `URL` ya no revela si existe un archivo local a un usuario que carece del permiso de lectura de origen: ni `EXISTS TABLE`, que solo requiere el privilegio `SHOW TABLES`, ni la resolución de una tabla consultan ya el sistema de archivos antes de confirmar el permiso. [#113029](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113029) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se aplica `query_masking_rules` a los mensajes añadidos mediante `Exception::addMessage`, de modo que las credenciales codificadas en URL de los sufijos `(in file/uri ...)` de los errores de `jdbc()`/`odbc()` no se filtren cuando hay reglas de enmascaramiento configuradas. [#106916](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106916) ([gaurav0107](https://github.com/gaurav0107)).

Correcciones de formatos e ingestión

* Las lecturas sin esquema de `time32`/`time64` de Arrow (p. ej., `SELECT * FROM file(..., 'Arrow')`) ahora infieren `Time64` en lugar de `DateTime64`. Anteriormente se infería `DateTime64`. Cualquier proceso posterior que dependa del tipo inferido anterior dejará de funcionar tras la actualización. También se añade compatibilidad para exportar `Time`/`Time64` a Arrow, seleccionando el tipo de tiempo de Apache Arrow adecuado según la precisión. [#104316](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/104316) ([Maoyao233](https://github.com/Maoyao233)). * Se corrigieron posibles resultados incorrectos o lecturas fuera de límites cuando un `INSERT` se revierte tras un error a mitad de lote (por ejemplo, en tablas `Buffer`, inserciones asíncronas o los motores `Kafka`/`RabbitMQ`/`FileLog`) mientras está activa la replicación diferida de columnas (`enable_lazy_columns_replication`). [#108935](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108935) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una incoherencia del analizador por la cual una lista de columnas de `INSERT` aceptaba un selector de columnas calificado escrito como `t.* LIKE ''` / `t.* ILIKE ''`, pero rechazaba su forma canónica `t.COLUMNS('')`, lo que impedía el formateo de ida y vuelta de la consulta (y abortaba el servidor en compilaciones de depuración/sanitizador). [#109176](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109176) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el fallo de `INSERT` con `IncorrectEndpointError` (HTTP 400) en una tabla `DataLakeCatalog` de Microsoft Fabric / OneLake: ahora las escrituras de ADLS Gen2 (DFS) se dirigen al host del endpoint `.dfs` en lugar del host `.blob`. Nota: con `remote_url_allow_hosts`, tanto el host `.blob` (lectura) como el `.dfs` (escritura) de Fabric deben incluirse en la lista de permitidos para `INSERT`. [#110290](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110290) ([zlareb1](https://github.com/zlareb1)). * Se corrigieron las escrituras mediante funciones de tabla de data lake (p. ej., `INSERT INTO FUNCTION icebergS3(...)`) que generaban archivos Parquet cuyas columnas de cadena perdían la anotación de tipo `String`, lo que hacía que los datos escritos fueran ilegibles para lectores externos como Spark. Estas escrituras ahora usan la misma configuración de formato que las realizadas mediante el motor de tabla. [#110465](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110465) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrigió que `system.session_log` quedara ilegible tras un inicio de sesión mediante Arrow Flight: la columna `interface` es un `Enum8`, pero faltaba el valor `ArrowFlight` en su enumeración, por lo que un inicio de sesión mediante el protocolo Arrow Flight escribía el valor bruto `10` y cualquier `SELECT` que leyera esa fila lanzaba la excepción `Unexpected value 10 in enum`. [#110758](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110758) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige la inferencia de esquema de la familia de formatos `TSV`, que infería `String` para un valor decimal escrito con un cero inicial, como `0.0` o `0.5`, mientras que `CSV` infiere correctamente `Float64`. Además, la detección automática de encabezados de `TSV` consumía como encabezado una primera fila con dichos valores, que desaparecía del resultado. También se corrige que `TSKV` infiriera un tipo numérico para un valor escrito con una secuencia de escape, como `x=1\x2E5`, que después no se podía analizar. Los valores cuyo cero inicial es relleno de un entero, como `007`, se siguen infiriendo como `String`, ya que el analizador de valores de `TSV` no puede volver a leerlos. [#112226](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112226) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que la inferencia de esquema propusiera un tipo numérico para valores de texto que el analizador de valores no puede volver a leer. La inferencia aceptaba un exponente incompleto (`1e+`), una mantisa ausente (`.`) o un signo repetido (`++inf`), que `readFloatTextPrecise` rechazaba después con `CANNOT_PARSE_NUMBER` al leer el esquema inferido; en una columna `Dynamic`, esto provocaba un error en el momento del INSERT. Ahora la inferencia valida el número con el mismo analizador que utiliza el lector. Esto también elimina un caso en el que el tipo inferido dependía de `max_read_buffer_size` y permite que las formas válidas de exponente con ceros a la izquierda, como `0e5`, se infieran como `Float64` en TSV, tal como ya ocurre en CSV. Además, corrige las formas de exponente mal formadas. [#112453](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112453) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige que `KILL QUERY` y `max_execution_time` se ignoraran durante minutos mientras un formato de entrada basado en filas analizaba un bloque. Ahora los formatos de entrada basados en filas comprueban si la consulta se ha cancelado cada 8192 filas, de modo que una inserción terminada (en particular, un vaciado de inserción asíncrona en segundo plano, que analiza hasta `max_insert_block_size` filas por bloque) se detiene de inmediato en lugar de continuar hasta el final del bloque. [#112646](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112646) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que el tipo de columna inferido dependiera del orden de las consultas anteriores en un origen cuyo esquema está en caché. Las configuraciones que modifican un tipo inferido no formaban parte de la clave de la caché de inferencia de esquema, por lo que el valor de la primera consulta determinaba el tipo que veían todas las consultas posteriores: `input_format_try_infer_exponent_floats`, `max_parser_depth`, `input_format_json_infer_array_of_dynamic_from_array_of_different_types` y, para `Parquet`, también `input_format_parquet_local_time_as_utc`, `input_format_parquet_allow_geoparquet_parser`, `input_format_parquet_skip_columns_with_unsupported_types_in_schema_inference` y `schema_inference_make_json_columns_nullable`. Asimismo, registra el getter de clave de caché que faltaba para `Form` y hace que el getter de `Template` utilice la regla de escape de su propio formato de fila. [#113533](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113533) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el formateo de un argumento de subconsulta de las funciones de tabla `view` y `viewIfPermitted` cuando la consulta que las contiene termina con una cláusula `SETTINGS`. Dicha consulta se formateaba como `view((SELECT ...))`, que no puede volver a analizarse, por lo que no superaba la comprobación interna de formateo-análisis-formateo y generaba `Inconsistent AST formatting`. [#114658](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114658) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige que los datos JSON se detectaran erróneamente como TSKV durante la detección automática del formato. [#106009](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106009) ([Avogar](https://github.com/Avogar)). * La exportación al formato `Arrow` de valores `Time`/`Time64` fuera de una hora del día válida (negativos o `>= 24h`) ahora se rechaza con un error claro en lugar de escribir datos Arrow `time32`/`time64` no válidos. [#107179](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107179) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrigió la lectura de archivos `Arrow`, `ArrowStream` y `ORC` basados en Arrow cuya columna de marca de tiempo usa como zona horaria un desfase UTC numérico fijo (p. ej., `+05:30`, `-08:00`, `00:00`) o el marcador no IANA `fixed`, que antes fallaba con `Cannot load time zone ...` (`BAD_ARGUMENTS`). [#108633](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108633) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Ahora una columna `Nullable(Tuple(...))` se serializa como un único campo CSV en lugar de aplanarse en columnas separadas. Antes, un valor no nulo se escribía como varios campos CSV, mientras que un `NULL` era un único `\N`, lo que daba lugar a un número de columnas variable según la fila que rompía los encabezados de `CSVWithNames`/`CSVWithNamesAndTypes` y las conversiones de ida y vuelta. [#108959](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108959) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una asignación de memoria excesiva durante la inferencia de esquema del formato `MsgPack`: una entrada corrupta o generada mediante fuzzing cuyo encabezado de array/mapa/string/binario declara un número enorme de elementos ya no provoca una única asignación de varios gigabytes (ahora se rechaza como entrada mal formada). Esto corrige una interrupción `allocation-size-too-big` con sanitizadores y una condición de falta de memoria en las builds de release. [#109019](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109019) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` al escribir una columna `LowCardinality(Time)` en el formato `Arrow` con `output_format_arrow_low_cardinality_as_dictionary = 1`. [#109730](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109730) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la lectura de un stream corrupto en formato `Native` cuyo número de tipos `Dynamic` o de rutas `JSON`/`Object` se aproxima a `SIZE_MAX`: este tipo de entrada mal formada ahora se rechaza con un error `INCORRECT_DATA` claro, en lugar de producir un `std::length_error` no capturado. [#110590](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110590) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR: Cannot sum Bools` (interrupción del servidor en builds de depuración o con sanitizadores) al combinar estados de agregación de `sumMap`/`sumMapWithOverflow`/`sumMapFiltered` con valores `Bool` serializados en el formato de estado antiguo (versión 0). La misma corrección resuelve además dos casos en los que se devolvían resultados incorrectos de forma silenciosa con estados `Bool` de versión 0: las claves de mapa de tipo `Bool` no se deduplicaban entre estados y la compactación de valores cero eliminaba entradas equivocadas. [#110922](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110922) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que la función de tabla `format` lanzara `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` cuando el análisis de los datos de entrada no produce ninguna fila (por ejemplo, un JSON vacío o un `FeatureCollection` de GeoJSON sin features). Ahora devuelve un resultado vacío con las columnas correctas. [#111428](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111428) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Ahora es posible leer archivos GeoParquet, Arrow y ArrowStream cuya columna de geometría codificada en WKT usa una palabra clave de tipo que no está en mayúsculas (`point(1 2)`) o un contenedor vacío (`LINESTRING EMPTY`, `POLYGON()`, `POLYGON(())`). Hasta ahora, la importación de estos archivos fallaba con `BAD_ARGUMENTS` o `CANNOT_PARSE_NUMBER`, aunque la función `readWKT` analizaba correctamente esas mismas cadenas. También se corrige la lectura de un archivo que almacena la salida de `wkt` para una geometría vacía, que se escribe como `LINESTRING()`. [#112020](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112020) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `Unknown compression method` que se lanzaba con las pistas de compresión `auto` y `none` cuando no estaban escritas completamente en minúsculas, por ejemplo `file('data.csv.gz', 'CSV', 'x String', 'AUTO')`. Los nombres de códecs como `GZIP` ya se aceptaban sin distinguir entre mayúsculas y minúsculas; ahora estas dos pistas especiales se comportan igual. [#113631](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113631) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la lectura de una columna `Tuple` cuyo primer elemento es `NULL` en los formatos `CustomSeparated`, `Regexp` y `Template` con la regla de escape `CSV`. En estos formatos, un `Tuple` simple ocupa un campo por elemento, por lo que el campo `\N` inicial corresponde a ese elemento y no a toda la columna. Antes se interpretaba como la columna completa, lo que desplazaba los campos de los elementos restantes a las columnas siguientes e impedía que `CustomSeparated` pudiera volver a leer su propia salida. [#114471](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114471) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que el formato de entrada `Regexp` descartara silenciosamente el resto no analizado de un campo coincidente, lo que almacenaba un valor truncado o inventado en lugar de notificar un error: con la regla `JSON`, `v=-1` en `UInt64` se leía como `0`, y `v=2020-01-01junk` en `Date` se leía como `1975-07-14`. Ahora los campos mal formados se rechazan con las reglas `Escaped`, `CSV` y `JSON`, en consonancia con los formatos a los que, según la documentación, se asemeja el comportamiento de dichas reglas. Con `Raw`, un campo coincidente que contiene un tabulador ahora se lee completo en lugar de truncarse en el tabulador. [#114520](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114520) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error lógico `Inconsistent AST formatting` (que provocaba la terminación abrupta del servidor en builds de depuración y con sanitizador) en expresiones `CREATE INDEX` / `CREATE HYPOTHETICAL INDEX` que no superaban un ciclo completo de formateo-análisis-formateo, por ejemplo `CREATE HYPOTHETICAL INDEX i0 ON t0 ((a())) TYPE a` y `CREATE INDEX i0 ON t0 ((a, b).1) TYPE minmax`. [#109175](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109175) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un error lógico (`Logical error: 'KeyCondition uses PREWHERE output'`) en el lector de Parquet v3 que se producía cuando una condición de clave a nivel de formato hacía referencia a una columna que no se lee del archivo Parquet. [#109267](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109267) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige una excepción en el HTTP handler predefinido cuando falta un encabezado [#108324](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108324) ([vitlibar](https://github.com/vitlibar)). * Se corrigió un posible `Logical error: 'ReadBuffer is canceled. Can't read from it.'` cuando un formato de entrada basado en filas (p. ej., `TSV`/`CSV`) no lograba analizar la entrada y la lectura subyacente ya se había cancelado (por ejemplo, por un fragmento HTTP mal formado o un cuerpo truncado). La generación de los diagnósticos detallados de análisis ya no lee de un búfer cancelado. [#109708](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109708) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * El formato `Values` ya no registra errores de análisis en `system.errors` ni en `system.error_log` cuando el análisis en streaming recurre correctamente al análisis de expresiones SQL. [#111141](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111141) ([pamarcos](https://github.com/pamarcos)). * Se corrige que `SYSTEM REFRESH` sobre una tabla `RabbitMQ` detenida a veces no consumiera los mensajes pendientes en cola. Un REFRESH concede exactamente un ciclo de streaming fuera de orden, pero ese ciclo podía finalizar de inmediato con cero filas porque el bucle de entrega AMQP acababa de iniciarse de forma asíncrona, con lo que se desperdiciaba el único permiso y los mensajes quedaban sin consumir hasta el siguiente `SYSTEM START`. [#111480](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111480) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige que una tabla `NATS` con `nats_stream` configurado dejara de consumir mensajes silenciosamente tras reiniciarse el servidor NATS. La suscripción de `JetStream` ahora se restablece automáticamente, sin necesidad de ejecutar `DETACH TABLE` y `ATTACH TABLE`. [#112828](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112828) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se rechaza un valor desmesuradamente grande de `kafka_num_consumers` con un error claro, en lugar de que falle una asignación dentro del motor de tabla `Kafka`. Anteriormente, con `kafka_disable_num_consumers_limit` habilitado, dicho valor producía una excepción `std::length_error`. [#114764](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114764) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Servidor Arrow Flight: se aceptan credenciales de autenticación `Basic` codificadas en Base64 sin relleno, tal como las envían los clientes de Flight basados en Go (por ejemplo, el controlador ADBC Flight SQL), y se devuelve un error de autenticación adecuado en lugar del genérico `Unexpected error in RPC handling` cuando el encabezado `authorization` está mal formado. [#115085](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115085) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Servidor Arrow Flight: ahora rechaza las credenciales de autenticación Basic mal formadas que omiten el separador entre el nombre de usuario y la contraseña. [#115347](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115347) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).

Correcciones de tipos de datos, funciones y serialización

* Se corrigió un error lógico `Stream .variant_discr ... is not found` (aborto del servidor en compilaciones de depuración y con sanitizers) que se producía cuando `ALTER TABLE ... MODIFY COLUMN` convertía una columna a un tipo con subcolumnas dinámicas (por ejemplo, de `Variant` a `Dynamic`) en una tabla con partes Wide, y la parte se leía o fusionaba posteriormente. [#110204](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110204) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la lectura de una subcolumna de una columna `Nullable(Tuple(...))` cuyo elemento es un `LowCardinality(T)` no nullable cuando la misma consulta también lee la subcolumna padre. En una parte Compact, la subcolumna padre devolvía valores incorrectos, la consulta fallaba con `Unexpected return type from assumeNotNull` o el servidor terminaba abruptamente por una aserción de refuerzo de `string_view`, porque la subcolumna extraída se deserializaba en un búfer `LowCardinality(Nullable(T))` cuyos subflujos se compartían luego con la lectura de la subcolumna padre. [#112232](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112232) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` "Not-ready Set is passed as the second argument for function `globalNullIn`" y la pérdida del mensaje de error real de la consulta, que podían producirse cuando la poda de partes basada en estadísticas ejecutaba de forma especulativa una subconsulta `IN`/`GLOBAL IN` durante el análisis de índices y dicha subconsulta fallaba. [#114121](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114121) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `Cannot read all data of type FixedString` al leer la subcolumna `product_quantization_codebook` de una columna con un códec `Quantized('product', ...)`. El codebook de cada parte se escribe después de los datos de todos los gránulos, por lo que no está delimitado por marcas, y una lectura cuyo rango de marcas terminara antes de la marca final de la parte podía leerlo de forma incompleta. [#112818](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112818) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Ya no se escriben partes cuya disposición de `Map` contradice sus propios metadata, en el caso de un valor `Map` dentro de una columna `Dynamic`. Las tablas que solo diferían en `map_serialization_version` compartían un mismo objeto de serialización en caché, de modo que una parte podía recibir la disposición de Map `basic` mientras sus metadata declaraban `with_buckets`, y su lectura posterior fallaba con `LOGICAL_ERROR: Stream ...buckets_info ... is not found`. Las partes que una versión anterior ya haya escrito de esta forma siguen siendo ilegibles y deben eliminarse. [#113514](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113514) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `ALP`, `FPC` y `GCD` omitieran en el hash del códec su parámetro derivado del tipo. En una parte Compact, el escritor comparte un flujo comprimido por cada hash de códec distinto, por lo que dos columnas con distinto ancho de valor y el mismo códec colisionaban y compartían un único objeto de códec con el ancho incorrecto. Como consecuencia, se rechazaban inserciones válidas con `CANNOT_COMPRESS` cuando los anchos no coincidían y, en otros casos, una de las columnas se comprimía peor de lo debido. [#114189](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114189) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una poda de índice incorrecta cuando la clave de ordenación de una tabla envuelve una columna `Date` en `toDateTime` (por ejemplo, `ORDER BY toDateTime(date_column)`) y una consulta filtra por la columna original con una comparación como `WHERE date_column >= '...'`. `toDateTime(Date)` se desborda con valores `Date` fuera del rango de `DateTime` (posteriores a `2106-02-07`), por lo que la clave almacenada no es monótona; ClickHouse ya no utilizará la poda por clave primaria para esta combinación de clave y predicado, ya que hacerlo podría descartar gránulos que contienen filas coincidentes. [#101814](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/101814) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * Se corrigió el fallo de `ALTER MODIFY COLUMN` al convertir una columna `Nullable` con un `DEFAULT` a un tipo diferente (p. ej., `Nullable(UInt8)` → `String`,`LowCardinality(String)` o `Array(UInt8)`). [#102156](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/102156) ([il9ue](https://github.com/il9ue)). * Se corrigió el escapado incorrecto de literales SQL en `StorageSQLite` y en la función de tabla `sqlite()` al enviar predicados `WHERE` a SQLite: las comillas simples y los caracteres de control (`\n`, `\r`, `\t`, `\`) se escapaban con barras invertidas, que SQLite no interpreta, lo que provocaba errores de sintaxis o resultados de consulta incorrectos. También se corrigió el escapado de los literales de cadena a los que se hace pushdown hacia PostgreSQL: las cadenas anidadas dentro de listas `IN` conservaban el escapado de ClickHouse, y los caracteres de control se enviaban como secuencias con barra invertida que PostgreSQL interpreta como bytes distintos. [#104217](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/104217) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrige la excepción `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` en consultas `INNER JOIN ... ON arrayJoin(...) = ...` cuando `query_plan_convert_join_to_in` está habilitado y el SELECT hace referencia a la columna del array de origen. [#104809](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/104809) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrigen las expresiones IN y NOT IN cuyos operandos del lado derecho no son constantes y hacen referencia a columnas de la fila actual, y se alinea el tratamiento de tuplas en el lado derecho del nuevo analizador con la semántica actual de IN en ClickHouse. Con el analizador antiguo, una columna de origen aislada en el lado derecho (`x IN (arr)`) se sigue resolviendo como nombre de tabla y queda fuera del ámbito. [#104993](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/104993) ([niyue](https://github.com/niyue)). * Se corrigió un problema por el que un `JOIN` contra tablas `EmbeddedRocksDB`, `Redis` y `KeeperMap` podía devolver cero filas sin avisar al usar `DirectKeyValueJoin` con claves `String` o `Nullable(String)`. [#105253](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105253) ([vdimir](https://github.com/vdimir)). * Se corrige un `LOGICAL_ERROR` ("Unexpected expression in JOIN ON section. Expected boolean (UInt8), got 'Nothing'") que se producía cuando un predicado `JOIN ... ON` sin igualdad hacía referencia a una columna de tipo `Nothing`, como la generada por `ARRAY JOIN []`. [#106981](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106981) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error lógico `Inconsistent AST formatting` que podía abortar el servidor en compilaciones de depuración y con sanitizadores al usar una lambda con alias como operando de un operador de acceso (elemento de tupla `.N` o elemento de array `[]`) en cualquier posición salvo la primera de una lista de expresiones, p. ej., `SELECT 1, ((p0, p1) -> p0 AS a7).4[3] FROM t`. [#107092](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107092) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Una función de tabla de cluster (`urlCluster`, `fileCluster`, `s3Cluster`, ...) anidada dentro de otra consulta distribuida, como `clusterAllReplicas(..., urlCluster(...))`, ahora se rechaza con un error `BAD_ARGUMENTS` en lugar de fallar con un error lógico (`Distributed task iterator is not initialized`). [#107107](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107107) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el fallo de la función de tabla `values` con `ARGUMENT_OUT_OF_BOUND` al usar un literal decimal que no puede representarse exactamente en una columna de coma flotante de menor precisión (como `0.1` en una columna `Float32`), p. ej., `SELECT * FROM values('x Float32', 0.1)`. Ahora estos valores se aceptan y se convierten al valor representable más cercano, en coherencia con `CAST` e `INSERT ... VALUES`. [#108055](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108055) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un problema por el que `mapFilter`, `mapSort` (y sus variantes) y `mapConcat` eliminaban `LowCardinality` de los tipos de clave y valor de un `Map`. Anteriormente, `mapFilter` sobre una columna `Map(LowCardinality(String), String)` devolvía `Map(String, String)`, lo que podía corromper los metadatos de una tabla creada mediante `CREATE TABLE ... AS SELECT` y hacer que `CHECK TABLE` fallara. [#108057](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108057) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió que un `INSERT` cancelado o finalizado con `KILL` siguiera ejecutándose durante mucho tiempo mientras construía un índice de omisión (por ejemplo, un índice `set(0)` sin límite sobre una columna de alta cardinalidad). Ahora la construcción del índice se detiene de inmediato al cancelarse la consulta. [#108351](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108351) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrigió que un `SELECT` sobre la función de tabla `primes` no respondiera a la cancelación: con un `step` (o `limit`) grande, la consulta podía seguir ejecutándose durante mucho tiempo después de `KILL QUERY` o de agotarse el tiempo de espera. Ahora se detiene de inmediato. [#108353](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108353) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrigió el análisis de nombres de tipos de datos que contienen la subcadena `INT` (por ejemplo, un nombre similar a una función, como `quantileInterpolatedWeighted`, usado en la posición de un tipo de datos). Estos nombres se confundían con tipos enteros de MySQL y su primer grupo de argumentos `(...)` se consumía silenciosamente como modificador de ancho de visualización, lo que podía romper el ciclo de ida y vuelta del formateo de la consulta. [#108354](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108354) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una inconsistencia por la que un `ARRAY JOIN` mal formado seguido de una coma y una lista de tablas entre paréntesis se interpretaba erróneamente como una unión cruzada en lugar de rechazarse. [#108365](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108365) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Se corrigió una excepción `LOGICAL_ERROR` ("Invalid action query tree node ...") que se producía cuando una consulta distribuida deduplicaba columnas `ALIAS` duplicadas y estructuralmente idénticas y, a la vez, hacía referencia a una función de tabla con un argumento de colección con nombre `key = value` (por ejemplo, `oss(s3_conn, filename = '...')`). [#108435](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108435) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error lógico (una excepción en las builds de release y una interrupción del servidor en las builds de depuración y con sanitizadores) que podía producirse en una llamada a función con más de un argumento `LowCardinality` sobre una tabla distribuida, por ejemplo, `concatAssumeInjective((SELECT toLowCardinality('p')), s)` usado como clave de `GROUP BY` con `remote()`. Los mensajes eran `Default functions implementation for LowCardinality is supported only with a single LowCardinality argument` o `Expected the argument ... to have N rows, but it has M`. [#108871](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108871) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `use_client_time_zone` se ignorara en los literales de cadena `DateTime`/`DateTime64` interpretados en el servidor (`INSERT` asíncrono, literales en `SELECT`). Ahora el cliente propaga su zona horaria local como `session_timezone` cuando `use_client_time_zone` está habilitado, de modo que el análisis en el servidor coincide con el de la ruta síncrona de `INSERT`. [#109051](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109051) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `max_execution_time` (con `timeout_overflow_mode = 'throw'`) a veces no llegara a cancelar nunca una consulta: cuando el vigilante interno de tiempos de espera ya estaba esperando una consulta con un plazo posterior, una consulta registrada después con un plazo anterior podía pasarse por alto por completo, lo que le permitía ejecutarse mucho más allá de su límite de tiempo. [#109792](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109792) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrigió el error `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` que se producía cuando una consulta sobre una tabla `Distributed` usaba `_shard_num` (o `shardNum()`) convertido en `Nullable` (por ejemplo, con `FULL JOIN` y `join_use_nulls = 1`) junto con `ORDER BY`, con el analizador habilitado. [#109798](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109798) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `NOT_IMPLEMENTED` ("Method getDataAt is not supported for Nullable(String)") que podía producirse en una unión con `enable_join_runtime_filters = 1` (activado de forma predeterminada desde 26.2) cuando la clave de unión del lado de construcción era `LowCardinality(Nullable(...))` con valores NULL y el filtro en tiempo de ejecución recurría a su filtro Bloom. [#109824](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109824) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un fallo del servidor que se producía al pasar una expresión lambda donde una función de orden superior espera un valor concreto (por ejemplo, el acumulador de `arrayFold`, como en `arrayFold(lambda, arr, another_lambda)`). Ahora, cuando `enable_analyzer = 0`, estas consultas se rechazan con `ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT` en lugar de provocar un fallo. [#109840](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109840) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se rechaza el alias `unnest` de `arrayJoin` en los filtros de row policy, lo que cierra un resquicio por el que dicha política podía generar un error lógico `column->size() == num_rows` durante la lectura. [#109973](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109973) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Se corrigió un problema por el que los índices de omisión definidos sobre subcolumnas de `Tuple` no se utilizaban cuando se accedía al campo mediante `tupleElement(t, 'name')`, `tupleElement(t, N)` o `t.N` y, a la vez, se leía la tupla completa en la misma consulta (p. ej., `SELECT *`). Ahora todas estas formas descartan gránulos del mismo modo que el acceso a la subcolumna por nombre `t.name`. [#110056](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110056) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `BAD_GET` al comparar una columna `Array(String)` con un literal de array (`arr = ['x']`) cuando la columna tiene un índice de omisión `text`, `tokenbf_v1` o `ngrambf_v1`. Ahora el índice trata dicha comparación como un escaneo completo en lugar de hacer fallar toda la consulta. [#110057](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110057) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error espurio `ILLEGAL_COLUMN` en `ALTER TABLE ... ADD COLUMN IF NOT EXISTS` cuando la columna ya existe en el momento de aplicar el cambio. Esto ocurría cuando la misma columna se añadía dos veces con `IF NOT EXISTS` en una sola sentencia, o cuando un `ALTER` concurrente añadía la columna entre las fases de preparación y aplicación. [#110080](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110080) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` (`Bad cast from type ColumnLowCardinality to ColumnString`) que se producía cuando `identity()` (o el resultado de una subconsulta escalar) envuelve un valor que contiene un `LowCardinality` anidado y la consulta usa `WITH TOTALS`/`WITH ROLLUP`. [#110138](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110138) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` al usar `GROUP BY ALL` sobre una expresión de tupla junto con `ORDER BY`. [#110206](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110206) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un error `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` al ejecutar `INSERT` en una tabla con una restricción `CHECK` que hace referencia a una subcolumna (como `x.null` de una columna `Nullable` o `arr.size0` de un `Array`). [#110208](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110208) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigieron resultados de consulta incorrectos de la optimización optimize\_and\_compare\_chain (habilitada de forma predeterminada): una condición derivada por transitividad a partir de a \< b AND b \< c podía usar una semántica de comparación distinta de la de las condiciones originales cuando la cadena mezclaba tipos con reglas de conversión específicas de cada par (p. ej., Enum frente a String, Decimal frente a Float64 o FixedString de distintos anchos). Ahora las condiciones transitivas solo se derivan dentro de grupos de tipos que comparten un único orden de comparación. [#110621](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110621) ([yariks5s](https://github.com/yariks5s)). * Se corrigió que `optimize_injective_functions_in_group_by` alterara los resultados de las consultas con `GROUP BY GROUPING SETS` y `GROUP BY ... WITH TOTALS`. La configuración está documentada como una que preserva los resultados, pero al eliminar una función inyectiva de una clave de agrupación se producía un valor incorrecto (o se descartaba una fila) en las filas en las que esa clave no forma parte del conjunto agregado (un conjunto de `GROUPING SETS` al que no pertenece) o en la fila de `WITH TOTALS`. El valor incorrecto podía coincidir con un valor de clave real, de modo que una fila de superagregación resultaba indistinguible de un grupo real dentro del mismo conjunto de resultados. [#110721](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110721) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un bloqueo del servidor al multiplicar un estado de función de agregación `median`/`quantile` (basada en ReservoirSampler) por una constante entera enorme (p. ej., `medianState(x) * 18446744073709551615`). La consulta dejaba de responder a la cancelación y podía ejecutarse indefinidamente. [#110779](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110779) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un fallo (desreferencia de puntero nulo durante el análisis de la consulta) al llamar a `getSubcolumn` sobre un argumento `JSON` con un nombre interno de subcolumna de indicación de tipo, es decir, uno que empieza por un marcador de tipo con acento grave. [#110940](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110940) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `map[key]` devolviera el valor de una clave duplicada posterior en lugar del de la primera. Cuando una columna `Map` contenía claves duplicadas, el resultado de `map[key]` podía depender de las filas anteriores del mismo bloque y de la configuración `optimize_functions_to_subcolumns`, por lo que un `SELECT` y un `WHERE` sobre la misma fila podían dar resultados distintos. [#111246](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111246) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un error lógico `!rhs_literal->getValue().isNull()` en el optimizador de expresiones lógicas cuando una cadena `AND` compara una columna con una constante de valor NULL de un tipo no `Nullable` (por ejemplo, un `Variant` con valor NULL) con `use_variant_default_implementation_for_comparisons = 0`. [#111292](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111292) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron resultados incorrectos cuando una consulta tiene un índice de omisión `set` y un predicado de la forma `(x AND ) OR y`, donde el NULL lo genera una función (p. ej., `toInt64OrNull('x')`, `nullIf(1, 1)`, `CAST(NULL AS Nullable(Int64))`). Dicho valor se envolvía con `__bitWrapperFunc` y propagaba `NULL` en lugar de la máscara "desconocido", por lo que el índice set podía descartar gránulos que sí coincidían y la consulta devolvía menos filas de las debidas. [#111604](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111604) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige que `CREATE TABLE`/`ALTER TABLE` con el analizador aceptara una expresión de columna `DEFAULT`/`MATERIALIZED` que hiciera referencia a una columna virtual como `_table` o `_database`. Las inserciones en dicha tabla fallaban con `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK`, y una columna `MATERIALIZED` (que no puede proporcionarse explícitamente) impedía de forma permanente insertar datos en la tabla. Ahora estas expresiones se rechazan en el momento de la definición, igual que ocurre sin el analizador. Las columnas `ALIAS` (evaluadas en tiempo de lectura) y las columnas `EPHEMERAL` (entradas de inserción no almacenadas) basadas en columnas virtuales siguen funcionando. [#111776](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111776) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `UNKNOWN_QUERY_PARAMETER` al llamar a una vista parametrizada con un argumento cuyo valor es una subconsulta de tipo `Array`, `Tuple` o `LowCardinality`, p. ej., `SELECT * FROM v(param = (SELECT groupArray(x) FROM t))`. [#111790](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111790) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron tres errores en las reescrituras del analizador que convierten una cadena de comparaciones en `IN`/`NOT IN` (`x = c1 OR x = c2 OR ...`, `x != c1 AND x != c2 AND ...` y `has(const_array, x)`). Para una expresión `Variant` con `use_variant_default_implementation_for_comparisons = 0`, la reescritura cambiaba el tipo de resultado de la expresión de `UInt8` a `Nullable(UInt8)`, lo que provocaba un `LOGICAL_ERROR` en la comprobación de validación del árbol de consulta en las compilaciones de depuración y con sanitizadores. Para una expresión con estructura dinámica (`Dynamic`, `Array(Dynamic)`, `JSON`), la reescritura hacía que una consulta que antes funcionaba fallara con `Illegal type ... of argument of function in`, porque `IN` rechaza ese tipo de argumentos. Además, en ambos sentidos se devolvían resultados incorrectos cuando una constante no se convierte sin pérdida al tipo de la expresión, por ejemplo, una constante `DateTime` con hora del día comparada con una columna `Date`. [#111924](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111924) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige que `quantileDeterministic`, `quantilesDeterministic` y `medianDeterministic` devolvieran resultados distintos para los mismos datos en cada ejecución cuando la consulta usa réplicas paralelas, una tabla distribuida o agregación externa, o cuando los estados se almacenan en una tabla (incluso dentro de un valor `Dynamic`). Los estados escritos antes de esta versión con la notación de tipo sin versión conservan el comportamiento anterior, ya que su estructura no puede cambiar. [#112052](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112052) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigen resultados incorrectos causados por consultas de búsqueda vectorial que contaminaban la caché de condiciones de consulta. Una consulta `SELECT ... WHERE ORDER BY LIMIT n` sobre una tabla con un índice `vector_similarity` podía registrar gránulos como no coincidentes con ``, de modo que una consulta `SELECT ... WHERE ` ordinaria posterior sobre la misma tabla devolvía, sin avisar, menos filas. Las lecturas de búsqueda vectorial ya no escriben en la caché de condiciones de consulta. [#112086](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112086) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige que `serialize_string_in_memory_with_zero_byte` se omitiera del plan de consulta serializado. Con `serialize_query_plan = 1`, en un clúster con este ajuste deshabilitado, la representación en cadena en memoria podía diferir entre el iniciador y el nodo que ejecutaba el plan deserializado, porque el ajuste se leía al deserializar pero nunca se escribía al serializar y, por tanto, en el nodo de ejecución siempre tomaba su valor predeterminado. [#112131](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112131) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un resultado incorrecto en un `JOIN` cuya expresión `ON` contiene una conjunción constante, por ejemplo `ON l.id = r.id AND CAST(NULL AS Nullable(UInt8))`. La optimización del plan de consulta descartaba silenciosamente la constante, por lo que la unión se ejecutaba como si no existiera: las uniones `INNER`, `LEFT SEMI` y `RIGHT SEMI` devolvían filas coincidentes cuando una condición que nunca es verdadera no debe devolver ninguna, y `RIGHT ANTI` no devolvía ninguna fila en lugar de devolverlas todas. [#112155](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112155) ([vdimir](https://github.com/vdimir)). * Se corrigen resultados incorrectos al llamar a una vista parametrizada con un argumento que no es una asignación `parameter = value`. Con `enable_analyzer = 0`, y en `EXPLAIN SYNTAX` con la configuración predeterminada, llamadas como `pv(concat(name, '!'))`, `pv(name, 'a')`, `pv(name != 'a')` y `pv(tuple(name = 'a'))` vinculaban silenciosamente un parámetro de la vista a una expresión sin relación en lugar de devolver `UNKNOWN_QUERY_PARAMETER`, como hace el analizador. Ahora estas llamadas se rechazan de la misma forma en ambas rutas de ejecución. [#112194](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112194) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige un error por el cual se aceptaba un `CREATE VIEW` o `CREATE FUNCTION` cuya definición llama a `substr`, `mid` o `byteSlice` de una forma que la gramática de `substring` no puede volver a analizar, aunque la metadata que ClickHouse escribe para ello no es SQL válido. Al leer esa definición posteriormente, se produce el error `SYNTAX_ERROR` y, durante el inicio del servidor, se interrumpe la carga de metadata, por lo que el servidor no llega a iniciarse. Ahora estas definiciones se conservan correctamente en un ciclo de ida y vuelta, y los archivos de metadata existentes con la forma `substring(x, a, b, c)` vuelven a ser legibles, de modo que un servidor afectado se inicia sin intervención manual. [#112195](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112195) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron resultados incorrectos, una salida de `ORDER BY` mal ordenada y una excepción `BAD_TYPE_OF_FIELD` cuando la clave primaria es un `Array` o `Tuple` y la consulta le aplica `plus`, `minus`, `multiply`, `divide` o `intDiv`. La aritmética sobre un valor compuesto se evalúa elemento a elemento, mientras que la comparación de valores compuestos es lexicográfica, por lo que el análisis de la clave primaria ya no considera monótona dicha expresión. [#112339](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112339) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `Code: 62 ... You must not specify ANY or ALL for PASTE JOIN. (SYNTAX_ERROR)` que generaba un servidor remoto ante una consulta con `PASTE JOIN` enviada a otro servidor, por ejemplo, cuando la tabla izquierda es una tabla `Distributed` o una función de tabla `*Cluster`. El formateador generaba `ALL PASTE JOIN`, una sintaxis que el analizador rechaza, por lo que el servidor receptor no podía analizar la consulta recibida. [#112404](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112404) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige que una lista de alias de columna como `(SELECT 1) AS t(x)` o `WITH t(x) AS (SELECT 1)` no fuera visible dentro de la función de tabla `view`, donde una referencia a `t.x` fallaba con `UNKNOWN_IDENTIFIER` pese a que la misma construcción funciona fuera de `view`. [#112690](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112690) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige un error lógico en el formateo de consultas cuando una cláusula `ARRAY JOIN` no contiene expresiones. Ahora dicha cláusula se rechaza durante el análisis con `SYNTAX_ERROR`, de forma coherente con un `USING` vacío, en lugar de aceptarse y formatearse como un texto que no puede volver a analizarse. [#112699](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112699) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `connectionId` lanzara `Context has expired` cuando las acciones de expresión preparadas para una subconsulta se ejecutaban después de haberse liberado su contexto de construcción. [#112870](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112870) ([clickgapai](https://github.com/clickgapai)). * Corrige un error lógico y resultados incorrectos cuando una condición `JOIN ON` que no es de igualdad y que se evalúa durante la unión contiene `arrayJoin`. Las uniones `hash`, `parallel_hash` y `grace_hash` ahora rechazan dicha condición con `INVALID_JOIN_ON_EXPRESSION`. Si la expansión depende de un solo lado, muévala a un `ARRAY JOIN` dentro de una subconsulta previa a la unión; si el argumento de `arrayJoin` lee columnas de ambos lados, será necesario reestructurar la condición. [#112889](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112889) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `geohashesInBox` dedicara un tiempo ilimitado a un recuadro de área cero, como `geohashesInBox(0., 0., 180., 0., 12)`. Dicha consulta devolvía el único geohash correcto, pero desperdiciaba aproximadamente 5e8 iteraciones de bucle vacías por fila e ignoraba tanto `max_execution_time` como `KILL QUERY`. [#112976](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112976) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se rechaza un cambio de `SETTINGS` marcado como escrito sin valor cuando contiene un valor distinto de `true`, y ya nunca se omite el valor de dicho cambio al formatear una consulta. Anteriormente, una carga útil JSON de AST manipulada podía ejecutar un ajuste `Bool` con `false` mientras `system.query_log` y `formatQueryFromJSON` mostraban la forma sin valor. [#113025](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113025) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió el error `UNKNOWN_IDENTIFIER` al seleccionar desde una `VIEW` cuyos tipos de columna declarados difieren de los que produce su consulta interna, por ejemplo `SELECT sum(length(arr)) FROM v`, donde `v` declara `arr Array(UInt8)` sobre una columna `String`. Con el valor predeterminado `optimize_functions_to_subcolumns = 1`, el optimizador reescribía `length(arr)` como una lectura de la subcolumna `arr.size0` y propagaba ese nombre a la consulta interna, que no tiene dicha subcolumna. [#113057](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113057) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la cancelación de las lecturas con la función de tabla `postgresql` y el motor PostgreSQL. Cancelar mientras la lectura aún se estaba iniciando podía provocar una condición de carrera sobre el puntero de la transacción, y la cancelación podía perderse por completo, de modo que la consulta seguía ejecutándose hasta que PostgreSQL la terminaba. Una cancelación que llegue a PostgreSQL antes de que la sentencia `COPY` haya empezado a ejecutarse todavía puede descartarse. [#113150](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113150) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` (`Next task callback is not set for query`) que se producía cuando una vista `SQL SECURITY DEFINER` o `SQL SECURITY NONE` sobre una función de tabla de cluster (`s3Cluster`, `urlCluster`, `fileCluster`) se leía como consulta secundaria, por ejemplo a través de `remote` o `clusterAllReplicas`. Este anidamiento no compatible ahora se rechaza con un error de consulta normal, en lugar de abortar el servidor en builds de depuración y con sanitizador. [#113371](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113371) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un error lógico `IDENTIFIER is not a table expression` que se producía cuando una función de tabla de la familia remote con un argumento `view(...)` se usaba en el lado izquierdo de un `JOIN ... USING` cuya clave es un alias de la lista `SELECT`, con `analyzer_compatibility_join_using_top_level_identifier = 1`. [#113400](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113400) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `Not-ready Set is passed as the second argument for function 'in'` cuando una consulta filtra `system.databases` por la columna `name` con una subconsulta dentro de `indexHint`, por ejemplo `SELECT count() FROM system.databases WHERE indexHint(name IN (SELECT 'foo'))`. Dicha consulta se rechazaba con un `LOGICAL_ERROR` en builds de release y abortaba el servidor en builds de depuración y con sanitizador. [#113556](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113556) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que una consulta sobre una columna `Variant` ignorara `max_execution_time` y `KILL QUERY`. Al llamar a una función con varios argumentos `Variant`, la función se resolvía una vez por cada alternativa de cada argumento, y ninguno de los dos bucles que realizaban ese trabajo comprobaba la cancelación, por lo que la consulta no podía detenerse hasta que terminaba. [#113612](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113612) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige que `ALTER TABLE ... MODIFY COLUMN` fallara con `Cannot specify codec for column type ALIAS` cuando una misma sentencia convierte una columna `ALIAS` en física (`DEFAULT` o `MATERIALIZED`) y además especifica un `CODEC`. [#113853](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113853) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un fallo del servidor al realizar una unión con una expresión `ON` constante sobre un lado derecho que contiene un `ARRAY JOIN`. La lectura de una columna del lado derecho replicada de forma diferida usaba un `ColumnReplicated` ya liberado. [#113901](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113901) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige una fuga de memoria con `optimize_aggregation_in_order = 1` cuando la clave de ordenación de la tabla es un prefijo estricto de la clave de `GROUP BY` y se utiliza una función de agregación cuyo estado reserva memoria en el heap, como `quantileDD`. La memoria del servidor crecía con cada consulta de este tipo hasta que se reiniciaba. [#114010](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114010) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `isProbablePrime` sobre `UInt128`/`UInt256` ignorara `max_execution_time` y `KILL QUERY`. Un bloque de valores anchos se procesaba por completo dentro de una única llamada a la función, sin ningún punto de cancelación, por lo que una consulta podía seguir ejecutándose durante minutos después de agotar su tiempo límite. [#114032](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114032) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `Code: 46. DB::Exception: Unknown function exists. (UNKNOWN_FUNCTION)` que se producía cuando una cláusula `PREWHERE` contenía un predicado `IN (subquery)` y se había establecido `rewrite_in_to_join = 1` (o `make_distributed_plan = 1`, que lo habilita de forma forzosa). La misma consulta escrita con `WHERE` funcionaba correctamente. [#114067](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114067) ([RohithPariki](https://github.com/RohithPariki)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` en `arrayAutocorrelation` cuando el argumento es un array no vacío cuyo tipo de elemento es `Nothing`, por ejemplo, `SELECT arrayAutocorrelation([arrayMax([])])`. Ahora dicho argumento se rechaza con `ILLEGAL_COLUMN`. El literal de array vacío `[]` sigue devolviendo `[]`. [#114249](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114249) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * `CREATE TABLE` y `ALTER TABLE` ahora rechazan códecs con pérdida, como `SZ3`, en columnas utilizadas en la clave de ordenación. [#114531](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114531) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un bucle infinito y no cancelable en las funciones `hop` y `windowID` cuando la duración de un argumento de intervalo en segundos es múltiplo de 2^32 (por ejemplo, `toIntervalDay(2147483648)`): la resta desbordada eludía la comprobación de desbordamiento temporal y, con argumentos constantes, el bucle se ejecutaba durante el análisis, donde ni siquiera era posible terminar la consulta. El mismo intervalo también podía dejar un hilo en segundo plano de una `WINDOW VIEW` girando indefinidamente; ahora una window view de este tipo se rechaza al crearla. [#114607](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114607) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Corrige el error lógico `Not-ready Set is passed as the second argument for function 'in'` en consultas con una subconsulta `IN` que lee de un clúster remoto: ahora la consulta falla con el error real de la subconsulta, como un fallo de conexión. [#114983](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114983) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un `INSERT` en una tabla `Log`, `TinyLog` o `StripeLog` que fallaba al confirmar los tamaños de archivo registrados. Dicha inserción podía conservar sus filas en la tabla aunque informara de un error, o dejar los archivos de datos de una columna de tipo array inconsistentes entre sí. Al leer una tabla `Log` o `TinyLog` cuya columna de tipo array no contiene elementos pero cuyos offsets indican que sí los hay, ahora se genera un error que indica el nombre de la columna, en lugar de leer más allá del final de los elementos. Las columnas de elementos escritas parcialmente ya se rechazaban. [#115027](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115027) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige `TYPE_MISMATCH` ("CAST AS Array can only be performed between same-dimensional array types") en consultas con una constante de tipo `Array(Map(...))`, como `has([map('k', 'v')], m)`, ejecutadas sobre una tabla `Distributed` o con réplicas paralelas. [#115883](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115883) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigieron resultados incorrectos al realizar una unión con una vista o `view()` cuya columna proyectada tiene el mismo nombre que una columna de una de sus propias relaciones internas, por ejemplo `SELECT expr(x.c0) AS c0 FROM a AS x, b AS y`. El optimizador del orden de join fusionaba dicha expresión en el grafo de uniones aplanado y después la aplicaba dos veces, por lo que la consulta devolvía valores sesgados sin ningún aviso. Si la expresión además cambiaba el tipo de la columna, la misma causa producía en su lugar el error `AMBIGUOUS_COLUMN_NAME` durante la planificación. [#116152](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/116152) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una excepción en subconsultas correlacionadas cuando las columnas externas pasan a ser `Nullable` con `group_by_use_nulls` y ROLLUP/CUBE. [#100365](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/100365) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Ahora se rechaza `max_replication_lag_to_enqueue = 0` en bases de datos `Replicated`. Este valor hacía que la comprobación de falta de sincronización posterior a la recuperación fuera trivialmente verdadera y provocaba que el servidor abortara con `LOGICAL_ERROR` en compilaciones de depuración y con sanitizador. Ahora `0` se rechaza durante el análisis con `BAD_ARGUMENTS`, independientemente del origen (`CREATE DATABASE ... SETTINGS`, el bloque `` de la configuración del servidor, la reproducción de `ATTACH` y la reproducción de los metadatos existentes durante una actualización). El valor mínimo válido es `1`. [#106006](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106006) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se prohíbe crear índices de omisión minmax en columnas JSON (Object) para evitar la excepción NO\_COMMON\_TYPE al insertar arrays de tipos mixtos. En su lugar, utilice subcolumnas tipadas (p. ej., `INDEX idx json.field TYPE minmax`). [#106094](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106094) ([linhaojie](https://github.com/linhaojie)). * Se corrigió que `JSON_QUERY`/`JSON_VALUE`/`JSON_EXISTS` devolvieran Dynamic en lugar de String/UInt8 al recibir argumentos Dynamic. [#106877](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106877) ([Avogar](https://github.com/Avogar)). * Se corrigió un desbordamiento de entero con signo cuando una configuración de tiempo de espera, como `interactive_delay`, se establecía en un valor muy grande: la espera podía agotarse de inmediato en lugar de esperar, y el servidor podía abortar con el Undefined Behavior Sanitizer. [#106961](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106961) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` ("Unsupported argument types") en la función `geohashesInBox` cuando sus argumentos de coordenadas combinaban valores constantes y no constantes, o cuando una coordenada era de tipo `BFloat16`. Ahora funcionan los argumentos `Float32` que combinan valores constantes y no constantes, y los argumentos `BFloat16` se rechazan con un mensaje de error claro. [#107063](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107063) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que el encabezado de `CSVWithNames` y `CSVWithNamesAndTypes` tuviera menos columnas que los datos cuando `output_format_csv_serialize_tuple_into_separate_columns` está habilitado (valor predeterminado). Ahora el encabezado (y la fila de tipos) descompone las columnas `Tuple` en sus campos hoja con nombres separados por puntos (p. ej., `t.a`, `t.b`), de modo que el número de columnas del encabezado coincide con el de los datos. Una nueva configuración, `output_format_csv_header_serialize_tuple_into_separate_columns` (predeterminado `1`), controla este comportamiento y puede establecerse en `0` para recuperar el encabezado anterior con un único nombre. [#107371](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107371) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una fuga de memoria en el `mongo-c-driver` integrado que podía producirse al leer desde MongoDB (por ejemplo, mediante un diccionario de MongoDB o la función de tabla `mongodb`) cuando a un error de lectura reintentable le seguía un fallo en la selección del servidor para el reintento. [#107448](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107448) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un error lógico (`WhichDataType(const_type).isArray()`) y la terminación abrupta del servidor durante el análisis de la clave primaria cuando se llama a `pointInPolygon` con un argumento de polígono constante de un tipo contenedor como `Variant` o `Dynamic` (por ejemplo, `pointInPolygon((x, y), if(c, [(0, 0), ...], NULL))`). [#107589](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107589) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron errores lógicos (`Bad cast`) causados por la eliminación inconsistente de `LowCardinality` anidado dentro de columnas `Variant` y `Dynamic`, por ejemplo, en `concat`, `format` y en el análisis de la clave primaria. [#107773](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107773) ([Avogar](https://github.com/Avogar)). * Se corrigió el análisis de los parámetros de comando de las funciones definidas por el usuario de tipo executable, de modo que ya no se aceptan como parámetros los marcadores de posición con nombres vacíos o no válidos. [#107983](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107983) ([goutamadwant](https://github.com/goutamadwant)). * Se corrige `accurateCastOrNull` de un `Tuple` cuyo elemento es `Dynamic`/`Variant`: un `NULL` real en el origen se trataba como un fallo de conversión. Si el elemento de destino es `Nullable`, un `NULL` en el origen ahora se mantiene como `NULL` en el elemento (igual que con un origen `Tuple(Nullable(...))` simple); si el elemento de destino no es `Nullable`, un `NULL` en el origen ahora convierte en nula toda la tupla (igual que en la referencia sin `Dynamic`), en lugar de generar el valor predeterminado del elemento. Los fallos de análisis o de desbordamiento siguen convirtiendo en nula toda la tupla. [#108023](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108023) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * La función de tabla `mongodb` ahora acepta `oid_columns` como argumento con nombre (p. ej., `oid_columns='_id'`), en lugar de rechazarlo con `BAD_ARGUMENTS`. [#108039](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108039) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Ahora es posible consultar un diccionario `range_hashed` o `complex_key_range_hashed` que utilice un rango `DateTime64`, `Decimal` o de coma flotante pasando a `dictGet`/`dictHas` un argumento del tipo correspondiente. Anteriormente, estas consultas fallaban con `must be convertible to Int64`, y los intervalos abiertos de rangos `Decimal`/`DateTime64` devolvían incorrectamente el valor predeterminado. [#108052](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108052) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige una terminación abrupta del servidor (`Logical error` en `IColumn::insertFrom`) al convertir un `Array(Dynamic)` o `Array(Variant)` a `QBit` con `accurateCastOrNull`, p. ej., `accurateCastOrNull(CAST(range(114), 'Array(Dynamic)'), 'QBit(Float32, 114)')`. [#108288](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108288) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un fallo del servidor (`Received signal 4`, instrucción ilegal) que podía provocarse mediante un flujo del protocolo TCP nativo malformado o desincronizado. Ahora se valida que el campo `initial_address` de `ClientInfo` sea un `host:port` numérico antes de analizarlo, en lugar de permitir que un puerto no numérico llegue a la función de libc `getservbyname`, que está bloqueada mediante una trampa. [#108410](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108410) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la asignación excesiva de memoria al deserializar estados de funciones de agregación manipulados para `mannWhitneyUTest`, `rankCorr`, `largestTriangleThreeBuckets`, `quantileGK`, `sequenceMatch`/`sequenceCount` y `groupArrayIntersect`. Un estado malformado podía declarar un número enorme de elementos y hacer que el servidor intentara asignar decenas de gigabytes a partir de unos pocos bytes de entrada; ahora estos estados se rechazan con `TOO_LARGE_ARRAY_SIZE`. [#108465](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108465) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error lógico (`Bad cast from type DB::ColumnNullable to DB::ColumnString`) y posibles resultados incorrectos al usar `group_by_use_nulls` con una clave de agrupación constante `LowCardinality` en `GROUPING SETS`/`ROLLUP`/`CUBE`. [#108771](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108771) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió `TYPE_MISMATCH` en `mapFilter`, `mapSort`, `mapReverseSort`, `mapPartialSort` y `mapConcat` cuando un valor `Map` contiene un `Map` anidado con `LowCardinality`, p. ej., `mapFilter((k, v) -> 1, map('a'::LowCardinality(String), map('x'::LowCardinality(String), 'y')))`. [#108798](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108798) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` ("Inconsistent AST formatting") que provocaba la terminación abrupta del servidor en builds de depuración y con sanitizador al formatear un tipo de datos `Tuple` que combina elementos con nombre y sin nombre (por ejemplo, `Tuple(a UInt8, UInt16)`). [#108915](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108915) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * `JSONExtract` ahora respeta `cast_string_to_date_time_mode` al convertir valores JSON de tipo cadena a `DateTime`/`DateTime64`, de forma coherente con `CAST`. [#109252](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109252) ([Utkal059](https://github.com/Utkal059)). * Se corrigió un problema por el que `IN` con una columna de array simple como argumento derecho devolvía silenciosamente un resultado incorrecto (siempre falso) o lanzaba una excepción; ahora `x IN arr` se comporta como `has(arr, x)`. [#109416](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109416) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` en `arrayFold` sobre un argumento `Array(LowCardinality(T))` no constante (por ejemplo, `arrayFold((acc, x) -> acc + x, materialize([1, 2, 3]::Array(LowCardinality(Int64))), toInt64(0))`), que fallaba con "Arguments of 'plus' have incorrect data types" (lo que provocaba la terminación abrupta del servidor en builds de depuración y con sanitizador). [#109462](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109462) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una excepción `ILLEGAL_COLUMN` en `conv` al convertir correctamente los argumentos `FixedString` a `String`. [#109771](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109771) ([hp77-creator](https://github.com/hp77-creator)). * Se corrigieron resultados incorrectos en lecturas de funciones de tabla con `FINAL` / `SAMPLE` con `serialize_query_plan = 1`, así como la clave de caché de estadísticas de la tabla hash de agregación para funciones de tabla (antes, todas las funciones de tabla compartían una única entrada de preasignación). [#109847](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109847) ([azat](https://github.com/azat)). * Se corrigió el análisis de los valores numéricos `1`/`0` como valores `Bool` dentro de tipos contenedores (p. ej., `Array(Bool)`, `Tuple(Bool, ...)`). Antes, `[1,0]` fallaba con `CANNOT_READ_ARRAY_FROM_TEXT`, mientras que `[true,false]` funcionaba. [#109976](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109976) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `NOT_IMPLEMENTED` (`Method getDataAt is not supported for Nullable(String) in case if value is NULL`) que se producía al construir un índice `text` sobre `Array(LowCardinality(Nullable(String)))` (incluidos los campos `Nested` almacenados de esa forma) cuando un array indexado contenía un elemento `NULL`. Ahora los elementos `NULL` del array se omiten durante la construcción del índice, igual que con `Array(Nullable(String))`. [#110055](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110055) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron resultados incorrectos de `subBitmap`, `bitmapSubsetInRange` y `bitmapSubsetLimit` en bitmaps que aún se encontraban en la representación pequeña, incluidos valores de elementos `UInt64` e `Int64` superiores a `2^32`, que se truncaban a 32 bits. Las comparaciones en las funciones de bitmap sobre tipos de elemento con signo ahora usan de forma coherente el valor sin signo del tipo de elemento, de modo que en un bitmap `Int8` el elemento `-1` se compara como `255` y no como el valor con extensión de signo `4294967295`; esto también corrige `bitmapMin`, `bitmapMax`, `bitmapContains` y `bitmapTransform` en bitmaps que ya han superado la representación pequeña. Las consultas que pasaban umbrales con extensión de signo deben ajustarse: sobre un bitmap `Int8`, `bitmapSubsetInRange(bm, 4294967168, 4294967296)` pasa a ser `bitmapSubsetInRange(bm, 128, 256)`. También se corrigió que `groupNumericIndexedVector` devolviera resultados distintos para columnas del índice `Int8` e `Int16` que para tipos de índice más anchos, así como que `numericIndexedVectorGetValue` devolviera `0` para índices negativos. Se corrigió la documentación de las funciones de bitmap, incluidas las funciones de subconjunto, que se describían como basadas en indexación desde 1, y la compatibilidad de `bitmapBuild` / `bitmapToArray` con valores con signo. [#110072](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110072) ([RamiDarwiche](https://github.com/RamiDarwiche)). * Se corrigieron rutas con desbordamiento con signo de comportamiento no definido en la aritmética de intervalos para `WITH FILL STEP` de tipo intervalo y para las funciones de intervalo de fecha/hora `add*` / `subtract*` con deltas extremos, de modo que los valores de intervalo extremos ahora son deterministas en lugar de depender del desbordamiento con signo. También se corrigió un bloqueo de `WITH FILL` de tipo intervalo con un paso `YEAR` enorme, que hacía retroceder el calendario. [#110158](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110158) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un aumento cuadrático del tiempo de ejecución (y la falta de respuesta a `max_execution_time`) en la agregación en orden al agrupar por varias claves cuyo orden de clasificación es solo un prefijo de las grouping keys. [#110159](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110159) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigieron comparaciones que antes lanzaban `ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT` cuando los operandos no tienen un supertipo común mínimo. Los arrays como `Array(Int64)` frente a `Array(UInt64)` y `Array(Int256)` frente a `Array(UInt256)` ahora pueden compararse lexicográficamente con `=`, `!=`, `<`, `<=`, `>`, `>=`, `IS DISTINCT FROM` e `IS NOT DISTINCT FROM`. Las comparaciones seguras frente a NULL, como `isDistinctFrom` / `isNotDistinctFrom`, ahora también comparan por valor los pares numéricos o decimales compatibles que no son arrays, en lugar de lanzar una excepción. Las comparaciones de igualdad también funcionan con arrays cuyos elementos son `Tuple(Nullable(...))` anidados. [#110245](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110245) ([diegomestre2](https://github.com/diegomestre2)). * Se corrigió un desbordamiento de entero con signo (UBSan) al convertir un valor `DateTime64` extremo (p. ej., `INT64_MIN`) a `Time`/`Time64` en una zona horaria con desfase negativo. [#110451](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110451) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * La conversión de valores de coma flotante fuera de rango (`BFloat16`, `Float32`, `Float64`) y de valores `UInt64` superiores a `Int64::max()` a `DateTime` y `Time` ahora se satura de forma fiable en los límites del rango en todas las arquitecturas (anteriormente, el resultado de una conversión fuera de rango dependía de la arquitectura y podía dar la vuelta en x86-64), y los valores no finitos (`NaN`, `inf`) ahora lanzan una excepción en lugar de producir un resultado arbitrario. La misma corrección se aplica a la ruta de conversión de coma flotante a `Date` de `toDate` y a las conversiones de `UInt64` y de enteros anchos (`(U)Int128`, `(U)Int256`) a `Date` y `Date32`, que podían devolver un día anterior a la época en lugar de saturarse. La conversión de un número a `Time` ahora se satura al rango del tipo para todos los tipos numéricos de origen (anteriormente, los valores procedentes de enteros sin signo estrechos o de enteros anchos se almacenaban sin acotar y solo se acotaban al imprimirse), y la conversión precisa a `Time` ya no rechaza los valores negativos que `Time` admite, ni satura silenciosamente los valores que no caben en él. La conversión precisa de un número a `Date32` (`accurateCast`, `accurateCastOrNull`) ya no satura silenciosamente un valor fuera de rango o no finito, sino que lanza una excepción o devuelve `NULL`, como ya ocurría con `Date` y `DateTime`, y las variantes `OrDefault` devuelven el valor predeterminado de `Date32` para dicha entrada. La conversión precisa de un número de coma flotante no entero a `Date`, `Date32`, `DateTime` o `Time` ahora se rechaza en lugar de truncarse silenciosamente. También se corrigió la documentación de la función `toDateTime32`, que mostraba por error ejemplos de `toDateTime64` y describía el rango de valores de `DateTime64`. [#110459](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110459) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige el fallo de la inferencia de esquema con `Map cannot have a key of type LowCardinality(Nullable(String))` al leer archivos ORC cuyas claves de mapa están codificadas mediante diccionario, incluidos los archivos ORC escritos por Spark y los escritos por el propio ClickHouse con `output_format_orc_dictionary_key_size_threshold` habilitado. [#110492](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110492) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrige un error lógico (`Function node with name '...' is not resolved as ordinary function`) que podía producirse con `optimize_or_like_chain` habilitado cuando una función de agregación o de ventana aparecía en el lado izquierdo de un `LIKE`/`ILIKE`/`match` dentro de una cadena `OR`. [#110641](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110641) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un desbordamiento de entero con signo en `toStartOfInterval` con un número extremo de intervalos `MONTH`, `WEEK` o `DAY` sobre valores `Date`/`Date32`/`DateTime64`. [#110688](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110688) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `readWKT` y `readWKTPoint` devolvieran coordenadas sin inicializar (escalar) u obsoletas de la fila anterior (vectorizado) para `POINT EMPTY`. `POINT EMPTY` ahora se rechaza con `CANNOT_PARSE_TEXT`, ya que un `Point` de ClickHouse es un `Tuple(Float64, Float64)` fijo sin representación vacía. [#110692](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110692) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `flipCoordinates` perdiera el tipo `Geometry`: para un argumento `Geometry`, el resultado vuelve a ser de tipo `Geometry` en lugar del `Variant(...)` subyacente, por lo que puede pasarse directamente a funciones como `areaCartesian`. [#110694](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110694) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la serialización WKB no canónica de un polígono vacío: `wkb(POLYGON EMPTY)` ahora emite `numRings = 0` en lugar de un anillo espurio de cero puntos, de modo que una conversión de ida y vuelta WKB de un polígono vacío estándar preserva la identidad. [#110796](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110796) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * El análisis de los valores numéricos `1`/`0` en `Bool` de JSON ahora respeta el ajuste `allow_special_bool_values`. Antes, una entrada JSON como `{"v":1}` para `Variant(Bool, UInt32)` se leía como `Bool` incluso con `allow_special_bool_values_inside_variant = 0`, porque los analizadores de `Bool` de JSON ignoraban el ajuste y `Bool` tiene mayor prioridad de deserialización en `Variant` que los tipos enteros. [#110835](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110835) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `throwIf(notLike(col, pattern))` (y cualquier otro `throwIf` aplicado sobre una función) lanzara una excepción de forma incondicional cuando `col` es `LowCardinality`. La implementación predeterminada de `LowCardinality` ejecutaba `throwIf` sobre todo el diccionario, que siempre contiene el valor predeterminado reservado aunque ninguna fila haga referencia a él, de modo que un valor distinto de cero en esa posición sin usar provocaba que `throwIf` lanzara una excepción con datos que no cumplen la condición. [#110864](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110864) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un fallo que se producía cuando una función de agregación con el combinador `-Tuple` se usaba con `RESPECT NULLS` y generaba un estado intermedio (`-State`, agregación distribuida, `WITH ROLLUP`/`WITH CUBE`). La función combinada tomaba el nombre de una variante de estado incorrecta, por lo que, al serializarse y deserializarse, su tipo `AggregateFunction` se volvía a resolver a una disposición en memoria incompatible. [#110930](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110930) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `Nested type LineString cannot be inside Nullable type (ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT)` al leer una columna espacial de MySQL que admite NULL (`LINESTRING`, `POLYGON`, `MULTILINESTRING`, `MULTIPOLYGON`, `MULTIPOINT` o el genérico `GEOMETRY`) mediante la función de tabla `mysql` o los motores de tabla/base de datos `MySQL`. Ahora estas columnas se leen como `Nullable(String)`, con el valor tal como lo devuelve MySQL (un prefijo SRID de 4 bytes seguido de la carga útil WKB). `POINT` sigue asignándose a `Nullable(Point)`. [#110943](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110943) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la serialización `Native` de los contenedores `SimpleAggregateFunction` que incluyen estados de agregación versionados cuando se comunican con pares de versiones anteriores. [#110997](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110997) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `CANNOT_CONVERT_TYPE` con constantes de tipo `Variant` (incluido `Geometry`) en consultas distribuidas y en consultas con réplicas paralelas. [#111136](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111136) ([fm4v](https://github.com/fm4v)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` ("Lambda resolved type ... is not equal to type from actions DAG ...") que se producía cuando el cuerpo de la lambda de una función de orden superior es un `if`/`multiIf` con condición constante que combina una rama con un literal `Bool` y una rama de comparación `UInt8`, p. ej., `arrayFilter(p -> multiIf(false, true, p = 'ALL'), ['ALL'])`. [#111245](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111245) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un desbordamiento de entero con signo en `toStartOfInterval` con intervalos inferiores a un segundo: para valores `DateTime64` situados a menos de un intervalo del límite inferior de `Int64`, el resultado redondeado se desbordaba silenciosamente y daba un valor positivo sin sentido; ahora la función lanza una excepción `DECIMAL_OVERFLOW`. [#111370](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111370) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió una excepción (`CANNOT_CONVERT_TYPE` o un error lógico) en consultas distribuidas que usan el combinador `-Tuple` con un modificador `RESPECT NULLS` / `IGNORE NULLS` dentro de combinadores anidados, p. ej., `anyRespectNullsStateTuple(...) IGNORE NULLS`. [#111570](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111570) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Corrige un intento de análisis de texto de `FixedString` que dejaba bytes añadidos parcialmente en la columna cuando fallaba el análisis, lo que podía provocar un error lógico `Sizes of nested column and null map of Nullable column are not equal` durante la serialización de columnas `Variant`/`Array`/`Nullable`, o bien bytes desplazados en el resultado sin ningún aviso. [#111908](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111908) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige una excepción y la omisión silenciosa de datos al leer una subcolumna dinámica (una ruta dentro de una columna `JSON` o `Dynamic`) a través de una tabla `Buffer`. [#111948](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111948) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió la complejidad cuadrática de `countSubstringsCaseInsensitiveUTF8`, que hacía que la función tardara minutos en procesar un texto de unos pocos megabytes con muchas coincidencias. Ahora el desplazamiento en caracteres de cada coincidencia se calcula de forma incremental en lugar de volver a contarse desde el inicio de la fila. [#112003](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112003) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un desbordamiento de entero con signo en la sobrecarga de tres argumentos de `toStartOfInterval`: con un argumento `origin` cercano al límite inferior de `Int64`, la función devolvía un valor desbordado en lugar de notificar un error. [#112045](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112045) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se prohíben los estados de agregación en los parámetros de funciones de tabla, ya que no son compatibles en absoluto. [#112087](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112087) ([PedroTadim](https://github.com/PedroTadim)). * Se corrigió que la función de tabla `values` representara como `1`/`0`, en lugar de `true`/`false`, una constante `Bool` no literal (p. ej., `CAST(true, 'Nullable(Bool)')`) insertada en una columna `String`/textual. [#112308](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112308) ([yakov-olkhovskiy](https://github.com/yakov-olkhovskiy)). * Corrige un error lógico (que provoca la interrupción en compilaciones de depuración y con sanitizador) al aplicar `finalizeAggregation` a una columna cuyos estados de agregación provienen de funciones distintas que comparten la representación del estado, pero cuyo resultado final es de tipos diferentes; por ejemplo, `quantileState` y `quantilesState(0.9)` combinados mediante un `UNION` o generados con `arrayReduce`. Ahora estas consultas generan un error normal en lugar de provocar un fallo. [#112662](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112662) ([zainulabidin302](https://github.com/zainulabidin302)). * Se corrigió el análisis de enteros que no caben en el tipo de destino en `Poco::NumberParser`, que se utiliza para leer números JSON. Estos números se analizaban silenciosamente con un valor incorrecto (por ejemplo, `18446744073709551617` se convertía en `1`) en lugar de rechazarse, y un número `UInt64` superior al máximo de `Int64` no se conservaba tras convertir el AST a JSON y viceversa. [#112904](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112904) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió que una constante `Bool` en el lado derecho de `IN` se convirtiera a `'1'`/`'0'` frente a un lado izquierdo de tipo `String`, en lugar de a los valores canónicos `'true'`/`'false'` (ahora es coherente con `CAST` y con la función de tabla `values`). [#113051](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113051) ([yakov-olkhovskiy](https://github.com/yakov-olkhovskiy)). * Corrige el formato inconsistente del AST de `viewIfPermitted`: afectaba a las funciones que normalmente se escriben como operador (p. ej., `not`) en la rama `ELSE` de la forma de función de tabla, y a la forma de expresión `viewIfPermitted(...)`, que se formateaba incorrectamente con `ELSE`. [#113652](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113652) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigen el comportamiento no definido y los resultados incorrectos de `avg` sobre `Date`/`DateTime`/`DateTime64`/`Time`/`Time64`: ahora el promedio se calcula de forma exacta en el espacio de enteros, lo que corrige tanto el desbordamiento en el límite de `Int64` (UB, resultado incorrecto en x86) como la pérdida de precisión de `Float64` por encima de 2^53 (visible a escala de nanosegundos). [#113912](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113912) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige una fuga de memoria en el códec de compresión experimental `SZ3`: cuando la compresión de datos poco comprimibles o corruptos fallaba con una excepción, los búferes temporales de trabajo no se liberaban. [#113916](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113916) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige que `hasAny`, `hasAll`, `has`, `indexOf`, `mapContainsKey`, `mapContainsValue` y `mapContains` devolvieran menos filas de las esperadas, o fallaran con `TOO_LARGE_STRING_SIZE`, al consultar un índice `bloom_filter` con una constante `FixedString`. El índice calculaba el hash de la forma rellenada de la constante, mientras que la función compara la forma sin relleno, por lo que se omitía un gránulo coincidente. [#114089](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114089) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige que `min` y `max` sobre columnas `DateTime64` devolvieran resultados incorrectos cuando la agregación se compila con JIT y los datos contienen marcas de tiempo anteriores a 1970. `is_signed` no estaba especializado para `DateTime64` y `Time64`, que derivan de `Decimal64`, por lo que el código generado comparaba los recuentos de ticks como enteros sin signo, y una marca de tiempo anterior a 1970 ganaba en `max` y perdía en `min`. [#114168](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114168) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige que `arrayExists(x -> x = needle, arr)` devolviera un resultado incorrecto, o fallara con `TOO_LARGE_STRING_SIZE`, cuando el elemento del array y el needle son de tipos de cadena distintos (por ejemplo, un needle `String` frente a un elemento `Array(FixedString(N))`). La optimización `optimize_rewrite_array_exists_to_has`, habilitada de forma predeterminada, reescribía dicha llamada como `has`, que, a diferencia de `=`, no compara con relleno de ceros. [#114496](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114496) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige la evaluación del índice de texto del operador `LIKE/ILIKE` aplicado sobre contenedores Map o JSON. [#114544](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114544) ([ahmadov](https://github.com/ahmadov)). * Se corrigieron el comportamiento no definido y los resultados incorrectos en los límites de `quantile` y `quantiles` para valores `DateTime64` y `Decimal` anchos. [#114919](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114919) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió que `if` y `multiIf` devolvieran un valor positivo grande en lugar de uno negativo cuando una rama `Time` se combina con `Time64`, `DateTime` o `DateTime64` y la expresión se compila con JIT. [#115146](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115146) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `timezoneOffset` (alias `timeZoneOffset`) devolviera un desplazamiento erróneo en exactamente un día para zonas horarias cuyo desplazamiento respecto a UTC difiere en un día completo del que tenían el 1970-01-01, como `Pacific/Kiritimati` y `Pacific/Apia` tras cruzar la línea internacional de cambio de fecha, y para la mayoría de las zonas antes de 1970. Esto también corrige `parseDateTime`, `parseDateTimeOrNull`, `parseDateTime64`, `parseDateTimeInJodaSyntax`, `EXTRACT(TIMEZONE_HOUR / TIMEZONE_MINUTE ...)`, el `%z` de `formatDateTime`, `toUTCTimestamp` y `fromUTCTimestamp`, que utilizan dicho desplazamiento. [#115332](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115332) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error `Code: 349. Cannot convert NULL value to non-Nullable type` que se producía cuando un predicado `has` o `notHas` contenía un elemento de array NULL y la clave primaria era `String`, `Array(String)` o `Map(String, String)`. También se corrigieron los resultados incorrectos que se obtenían cuando ese elemento era un `Dynamic` o `Variant` que contenía NULL. Ahora el NULL se descarta del conjunto durante el análisis de claves, como ya ocurría con otros tipos de clave. [#115647](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115647) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un problema por el que `cast_keep_nullable` no conservaba la nulabilidad cuando el tipo de destino era `LowCardinality`. Al convertir un valor que admite NULL a `LowCardinality(T)`, se lanzaba `CANNOT_INSERT_NULL_IN_ORDINARY_COLUMN` en lugar de obtenerse `LowCardinality(Nullable(T))`. [#115851](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115851) ([groeneai](https://github.com/groeneai)).

Correcciones de índices y de la caché de consultas

* Se corrige la lectura de subcolumnas de una columna que tiene una expresión `DEFAULT` y no está materializada en una parte (p. ej., después de `ALTER TABLE ADD COLUMN` o durante `ALTER TABLE MATERIALIZE COLUMN`): la subcolumna se rellenaba con los valores predeterminados del tipo en lugar de con el resultado de evaluar la expresión `DEFAULT`, y las funciones de distancia vectorial transpuestas (`cosineDistanceTransposed` y otras) sobre dichas columnas `QBit` fallaban con el error `SIZES_OF_ARRAYS_DONT_MATCH`. [#110636](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110636) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige la excepción `Not-ready Set is passed as the second argument`, que podía producirse cuando la construcción del conjunto de una subconsulta `IN` durante el análisis de la clave primaria fallaba de forma silenciosa (por ejemplo, por un tiempo de espera agotado de la subconsulta con `overflow_mode = 'break'`), lo que dejaba el conjunto sin construir de forma permanente para la canalización de la consulta. [#107924](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107924) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige un `SELECT` que fallaba con `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` en una tabla con un índice de omisión de datos `set` cuando una política de filas la filtraba mediante una condición siempre verdadera combinada con una comprobación sobre una columna no indexada. [#107971](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107971) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * `getClientHTTPHeader` ahora se trata correctamente como no determinista, por lo que la caché de resultados de consultas ya no reutiliza su resultado de forma indebida. [#108029](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108029) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigen resultados erróneos que se producían cuando la caché de condiciones de consulta (`use_query_condition_cache = 1`) reutilizaba una exclusión de marcas derivada de índices de omisión para una consulta que ejecutaba un conjunto distinto de índices de omisión, por ejemplo con `use_skip_indexes = 0`, `ignore_data_skipping_indices` o un modo distinto de `use_skip_indexes_for_disjunctions`. Ahora, las entradas de caché derivadas de índices de omisión usan como clave el conjunto efectivo de índices de omisión ejecutados, mientras que las entradas a nivel de fila de la caché de condiciones de consulta siguen pudiendo reutilizarse en todos estos casos. [#108548](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108548) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un bloqueo por el que una consulta que leía a través de la caché del sistema de archivos podía seguir esperando una descarga en curso tras cancelarse con `KILL QUERY`, y por el que eliminar una vista materializada actualizable, o aplicarle `SYSTEM STOP VIEW`, se quedaba bloqueado si su actualización estaba atascada en dicha espera. [#109116](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109116) ([murphy-4o](https://github.com/murphy-4o)). * Se corrigen resultados de consulta erróneos causados por el índice de clave primaria al descartar incorrectamente gránulos en tablas con una columna de clave en orden inverso (`DESC`) cuando las partes no tienen marca final (granularidad no adaptativa, `index_granularity_bytes = 0`). [#109901](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109901) ([nihalzp](https://github.com/nihalzp)). * Se corrigen el error lógico `Expected CommonSubplanReferenceStep to reference CommonSubplanStep`, el error `Subplan cannot be used to build pipeline` y el error lógico `Trying to extract chunk from ChunkBuffer before all inputs are finished` en `IN (subquery)` cuando la subconsulta contiene una subconsulta correlacionada y el conjunto se construye durante el análisis de índices. [#110491](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110491) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige el error `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` en las funciones de distancia transpuestas sobre columnas `QBit` (como `cosineDistanceTransposed`) cuando se invocaban con un vector de referencia constante o procedente de una subconsulta escalar con las réplicas paralelas habilitadas. [#110729](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110729) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige que el índice de texto no se utilizara cuando su expresión contenía una comparación con una cadena vacía, como `arrayFilter(s -> s != '', ...)`, ya que el ajuste `optimize_empty_string_comparisons` reescribe la comparación como `notEmpty` solo en el lado de la consulta. [#112115](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112115) ([Ergus](https://github.com/Ergus)). * Ya no se eliminan columnas referenciadas tanto en las condiciones de filtro de `PREWHERE` como en las de `WHERE`, aunque se reescriban como una columna virtual de índice de texto. [#114460](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114460) ([ahmadov](https://github.com/ahmadov)). * Se corrigió el error lógico `Multi-block postings must be compressed` en consultas sobre tablas con un índice de texto en el modo de aplicación diferida de posting-lists, cuando la consulta se cancelaba durante la lectura. [#114636](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114636) ([CurtizJ](https://github.com/CurtizJ)). * Se corrigieron resultados incorrectos cuando una cláusula `WHERE` contenía una expresión `NULL` dentro de un `NOT`, por ejemplo `SELECT count() FROM t WHERE NOT (id >= 20 AND NULL)`. El análisis de índices consideraba que dicha condición era demostrablemente verdadera para todo el rango, por lo que se omitía el filtro: `count()` devolvía filas que la consulta rechaza, y `ALTER TABLE ... DELETE` con esa condición eliminaba filas que debería haber conservado. [#115152](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115152) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` (`Join is supported only for pipelines with one output port`) en un JOIN `full_sorting_merge` con `query_plan_join_shard_by_pk_ranges` habilitado cuando la poda deja sin ninguna parte a uno de los dos lados, ya sea por la clave primaria, por las estadísticas de columna o porque la tabla está vacía. [#115352](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115352) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se deshabilita la caché de condiciones de consulta para filtros sobre \_part\_starting\_offset [#115358](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115358) ([azat](https://github.com/azat)). * Se corrigió `LOGICAL_ERROR: Index with name auto_minmax_index_ already exists` cuando una única sentencia `ALTER TABLE` combinaba `RENAME COLUMN` con otro comando, como `MODIFY SETTING`, en una tabla con índices minmax implícitos (`add_minmax_index_for_numeric_columns` y similares). Además, renombrar una columna simple ya no provoca que un `DROP COLUMN` posterior falle con `UNKNOWN_IDENTIFIER`, ni que un `ADD COLUMN` posterior quede sin su índice implícito. [#116063](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/116063) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Un patrón `LIKE`/`NOT LIKE` sin comodines (`%`, `_`) ahora utiliza un rango exacto de la clave primaria, por lo que lee el mismo número de gránulos que el predicado equivalente `=`/`!=`, en lugar de un rango de prefijo más amplio. [#107077](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107077) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron un `LOGICAL_ERROR` (`Invalid binary search result in MergeTreeSetIndex`) y la falta de poda de índices en builds de release cuando una condición `IN`/`NOT IN` sobre la clave primaria envuelve la clave en `intDiv` por una constante y la clave es un entero sin signo cuyos valores cruzan el límite del tipo con signo resultante de `intDiv` (por ejemplo, `intDiv(uint64_column, -9223372036854775807)`). [#107586](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107586) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `numericIndexedVectorPointwiseMultiply` devolviera un resultado vacío al multiplicar por un vector de unos con una configuración de bits BSI diferente. [#108027](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108027) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un desbordamiento de búfer en el heap al construir un índice de texto con `positions = 1` sobre muchos tokens cortos distintos. [#108659](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108659) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se permite que las expresiones `preprocessor` y `postprocessor` de un índice de texto hagan referencia a columnas `ALIAS`. [#110014](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110014) ([Ergus](https://github.com/Ergus)). * Se omite la optimización de búsqueda vectorial cuando se usa `LIMIT ... WITH TIES`, ya que la optimización limita la búsqueda ANN a exactamente n candidatos y se descartan las filas empatadas con la n-ésima fila. [#110453](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110453) ([tamish560](https://github.com/tamish560)). * Se corrigió un problema por el que el índice de texto no se utilizaba para `ILIKE` cuando el índice se define sobre una expresión en lugar de una columna simple (por ejemplo, `assumeNotNull(col)` con un preprocesador `lower(...)`). Ahora estas consultas usan el índice en lugar de leer todos los gránulos. [#110595](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110595) ([ahmadov](https://github.com/ahmadov)). * Se corrige un `LOGICAL_ERROR` (`LazyMaterializingTransform: Number of rows in lazy chunk N does not match number of offsets M`) que podía producirse en consultas de búsqueda vectorial con `vector_search_with_rescoring = 1` combinadas con materialización diferida cuando había empates entre varias distancias. [#111003](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111003) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se rechazan los vectores cuya magnitud al cuadrado se desborda a infinito al usar un índice `vector_similarity` con cuantización `i8` (anteriormente, estos vectores provocaban un comportamiento no definido en usearch y generaban datos basura sin ningún aviso). [#111085](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111085) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron lecturas obsoletas en discos `plain_rewritable` con la caché de páginas habilitada. [#111105](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111105) ([Michicosun](https://github.com/Michicosun)). * Se corrigieron resultados incorrectos de `count()` y filas descartadas cuando una clave `String` (o `FixedString` de menor longitud) o un índice de omisión minmax se filtraba mediante una comparación con una constante `FixedString` de mayor longitud, p. ej., `toFixedString('abc', 257) = string_col`. La poda por clave primaria y por minmax construía el rango a partir de la constante rellenada con NUL y omitía erróneamente gránulos que sí coincidían. [#111106](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111106) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la lectura de archivos Parquet cuyo índice de offsets no comienza en la fila 0. Un archivo de este tipo podía hacer que el lector nativo de Parquet devolviera filas incorrectas o notificara `LOGICAL_ERROR` en lugar de `INCORRECT_DATA`. Ahora el índice de offsets se valida al leerse. [#114530](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114530) ([groeneai](https://github.com/groeneai)).

Correcciones de seguridad, acceso, copias de seguridad y restauración

* `RESTORE` ahora ejecuta fsync sobre los archivos de las partes restauradas cuando la tabla de destino tiene `fsync_after_insert` habilitado, de modo que una parte restaurada resiste un corte de energía igual que una insertada. Anteriormente, los archivos restaurados solo se escribían y cerraban (nunca se ejecutaba fsync sobre ellos), por lo que un corte de energía justo después de que `RESTORE` devolviera `RESTORED` podía dejar las partes dañadas y la tabla vacía. [#111378](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111378) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un problema de seguridad por el cual un cliente TCP no autenticado podía sondear la existencia de tablas y el estado de replicación a través del puerto entre servidores. [#99854](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/99854) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrigió que `DELETE FROM` (eliminación ligera) requiriera el privilegio `ALTER UPDATE` además de `ALTER DELETE`. Un usuario al que solo se le haya concedido `ALTER DELETE` ahora puede ejecutar `DELETE FROM`, tal como indica la documentación. [#107491](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107491) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrigió que `CREATE TABLE ... AS SELECT` en bases de datos Atomic dejara una tabla vacía cuando la consulta fallaba, por ejemplo, cuando el usuario no tiene acceso a una tabla referenciada desde una subconsulta. Anteriormente, al reintentar se informaba de que la tabla ya existía en lugar de mostrar el error original. Ahora la tabla se crea mediante una tabla temporal y solo se vuelve visible una vez que se ha llenado por completo. [#108048](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108048) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` (`No available columns`) al ejecutar `SELECT count()` (u otras consultas triviales) sobre una tabla en la que al usuario solo se le ha concedido acceso `SELECT` a una columna `ALIAS`. [#108056](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108056) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige un problema por el cual solicitudes no autenticadas podían hacer que ClickHouse resolviera nombres de host proporcionados en encabezados de dirección de cliente redirigida. Ahora ClickHouse solo acepta direcciones IP numéricas en estos encabezados. Los valores no válidos se ignoran, sin resolución DNS, a efectos de atribuir cuotas por dirección redirigida. Cuando `auth_use_forwarded_address` está habilitado, las direcciones redirigidas no válidas se rechazan durante la autenticación. Los rechazos se registran en el log con nivel de depuración. [#111060](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111060) ([otselnik](https://github.com/otselnik)). * Se corrige que `SQL SECURITY DEFINER` (y `SQL SECURITY NONE`) no se respetaran en las vistas parametrizadas cuando el analizador está deshabilitado (`enable_analyzer = 0`). Anteriormente, consultar una vista de este tipo como usuario sin privilegios sobre la tabla subyacente fallaba con `ACCESS_DENIED`, aunque la misma vista funciona con el analizador habilitado. [#111458](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111458) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un defecto en las integraciones de `MySQL` por el cual se aceptaba sobrescribir una credencial TLS de una colección con nombre con un valor vacío de `ssl_ca_pem`/`ssl_cert_pem`/`ssl_key_pem` cuando la colección almacenaba la credencial como contenido, lo que descartaba silenciosamente la CA o el certificado de cliente configurados en lugar de rechazar la sobrescritura. [#113947](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113947) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió que `EXPLAIN ANALYZE` perdiera las estadísticas de unión de una vista declarada con `SQL SECURITY DEFINER` o `SQL SECURITY NONE` cuyo cuerpo contiene un JOIN. En las compilaciones de depuración y con sanitizers, la consulta se abortaba con el error lógico `JoinStep analyzed without the analyze mode`. [#115156](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115156) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige que `RESTORE ... AS ` dejara la lista `REFRESH ... DEPENDS ON` de una vista materializada actualizable apuntando a la base de datos original. La vista restaurada se actualizaba en respuesta a una tabla que ya no leía, ignoraba las actualizaciones de su propia tabla padre y dejaba de actualizarse por completo en cuanto se eliminaba la base de datos original. [#115689](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115689) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una excepción `LOGICAL_ERROR` durante la copia de seguridad de una base de datos `Replicated` que se estaba eliminando y recreando de forma concurrente; ahora estas copias de seguridad fallan de forma controlada con `CANNOT_GET_REPLICATED_DATABASE_SNAPSHOT`. [#100651](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/100651) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * `GRANT role TO role` sobre el mismo rol ahora se rechaza con `BAD_ARGUMENTS`, en lugar de crear silenciosamente una entrada autorreferencial en `system.role_grants`. [#103315](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/103315) ([zxuhan](https://github.com/zxuhan)). * `BACKUP` de una base de datos `MaterializedPostgreSQL` ya no se queda bloqueado indefinidamente con "Table ... were created or changed its definition during scanning" y ahora sí realiza la copia de seguridad de los datos de la tabla (delegándola en el `ReplacingMergeTree` subyacente), que puede restaurarse como un `ReplacingMergeTree` independiente. [#107433](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107433) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se permite `EXISTS ` a un usuario que solo tiene el privilegio `SHOW DICTIONARIES` sobre el diccionario (antes se requería `SHOW TABLES`). [#108084](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108084) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió la limpieza de un `BACKUP ... TO Memory(...)` que falla antes de finalizar: la copia de seguridad fallida permanecía registrada, por lo que su nombre no podía reutilizarse. [#109947](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109947) ([jkartseva](https://github.com/jkartseva)). * Se corrigió un error lógico `ReadBuffer is canceled. Can't read from it.` (que abortaba el servidor en builds de depuración o con sanitizador) que podía producirse al leer un archivo zip (p. ej., durante un `RESTORE` desde una copia de seguridad en zip) después de que una lectura previa del mismo archivo fallara a mitad del flujo. [#110197](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110197) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una corrupción del heap, que podía provocar el fallo del servidor durante el apagado, causada por que el método `const` `AccessRights::getFilters` modificaba un árbol de derechos de acceso compartido por consultas concurrentes. [#112692](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112692) ([groeneai](https://github.com/groeneai)).

Ejecución distribuida, tablas, vistas y diccionarios

* Se corrigió un error espurio `Inconsistent AST formatting` en `ALTER TABLE ... MOVE PART ... TO SHARD ''`. El formateador de consultas omitía la palabra clave `SHARD`, por lo que la consulta reformateada no podía volver a analizarse y se producía un `LOGICAL_ERROR` (una excepción gestionada en las builds de release y una interrupción en las builds de depuración y con sanitizadores). [#109060](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109060) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error lógico (`!part.empty()`) que se producía al usar en un JOIN con `distributed_product_mode = 'local'` una tabla `Distributed` definida con un nombre de base de datos remota vacío. [#110677](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110677) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `DISTINCT` con un `LIMIT`/`OFFSET` ordenado devolviera filas incorrectas cuando la pista de límite de detención anticipada de DISTINCT no podía acotar el inicio del resultado: un `LIMIT` negativo (devolvía el inicio en lugar del final), un `LIMIT`/`OFFSET` fraccionario (la fracción solo se resuelve tras una lectura completa) y un `OFFSET` sin `LIMIT` (se descartaba el final posterior al offset). Por ejemplo, `SELECT DISTINCT intDiv(x, 100) FROM t ORDER BY intDiv(x, 100) LIMIT -1` sobre una tabla con varias partes devolvía el valor distinto más pequeño en lugar del más grande. [#111326](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111326) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige el caso en que el analizador no aceptaba un alias después de una subconsulta en DESCRIBE TABLE, lo que provocaba un error de sintaxis. Corrige [https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/100031](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/100031). [#100205](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/100205) ([yariks5s](https://github.com/yariks5s)). * Se corrigió una interrupción del servidor (`Logical error: 'Block structure mismatch'`) que podía producirse durante un `INSERT` concurrente mientras se ejecutaba un `ALTER RENAME COLUMN` en una base de datos `Atomic` con `lazy_load_tables = 1` después de `DETACH DATABASE` / `ATTACH DATABASE`. [#104852](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/104852) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige la corrupción de nombres de columnas y la excepción `BAD_ARGUMENTS` causadas por el ajuste `inject_random_order_for_select_without_order_by`. Con el ajuste habilitado, los SELECT de varias columnas ya no fallan y los nombres de las columnas de salida (p. ej., en `CREATE TABLE AS SELECT`, `CREATE VIEW AS SELECT` o `JSONEachRow`) se conservan en lugar de sustituirse por alias internos `__subquery_column_`. [#105896](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105896) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige la confusa pista "Maybe you meant X?" que aparecía tras reiniciar el servidor (o tras `DETACH/ATTACH DATABASE`): al intentar eliminar una tabla ya eliminada, se sugería como alternativa el mismo nombre recién eliminado. Ahora, las tareas de carga asíncrona se eliminan de `DatabaseOrdinary::startup_table` y `load_table` al desconectar la base de datos. [#106238](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106238) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige los motores de tabla y de base de datos `MaterializedPostgreSQL` para que una sola tabla o base de datos pueda replicarse desde un esquema de PostgreSQL distinto del predeterminado (`materialized_postgresql_schema`), incluido el caso en que existen tablas con el mismo nombre en varios esquemas de la misma base de datos (antes compartían una publicación y un slot de replicación, e interferían entre sí). [#107425](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107425) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigieron los errores `NO_SUCH_COLUMN_IN_TABLE` cuando una consulta con réplicas paralelas selecciona una columna `ALIAS` de una tabla enviada como tabla temporal de `GLOBAL JOIN`; `MULTIPLE_EXPRESSIONS_FOR_ALIAS` cuando ambos lados de un `JOIN` distribuido declaran una columna `ALIAS` con el mismo nombre; y `UNKNOWN_IDENTIFIER` cuando una tabla `Distributed` declara una columna `ALIAS` basada en otra columna `ALIAS`, también cuando se usa como clave de `JOIN USING`. [#107700](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107700) ([yakov-olkhovskiy](https://github.com/yakov-olkhovskiy)). * Se corrigió un desbordamiento de entero con signo cuando una vista materializada actualizable reintenta una actualización fallida con `refresh_retries` establecido en un valor muy grande (cercano al máximo de `Int64`). El desbordamiento podía provocar la terminación abrupta del servidor en builds con el sanitizador de comportamiento indefinido. [#108005](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108005) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una excepción (`CANNOT_PARSE_TEXT`) al cargar un diccionario con una clave compuesta cuyas columnas de clave no son las primeras de la definición del diccionario, con una fuente local `ClickHouse` que usa una consulta explícita. Ahora las columnas de origen se asocian a la estructura del diccionario por nombre en lugar de por posición. [#108053](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108053) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un fallo (desreferencia de puntero nulo) al consultar una tabla `Hive` sin cláusula `WHERE`, p. ej., `SELECT * FROM hive_table`. [#108094](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108094) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un fallo del servidor (violación de segmento) que podía producirse cuando una consulta distribuida hacía referencia a un CTE `MATERIALIZED` aún no materializado como tabla externa y la fuente remota se creaba de forma diferida (fuente retrasada). El fallo se debía a la desreferencia de un `Logger` nulo dentro de `RemoteQueryExecutor::sendExternalTables()`. [#108547](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108547) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error lógico (`Equal values are not contiguous within the range assumed to be sorted`) al ejecutar `DISTINCT` sobre una lectura `STREAM` (`SELECT DISTINCT ... FROM table STREAM`). Las optimizaciones de lectura en orden ya no se aplican a las lecturas `STREAM`, que devuelven las filas en orden de confirmación y no según la clave de ordenación. [#108568](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108568) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una excepción (`Cannot find sharding key column` y, en builds de depuración/sanitizador, la terminación abrupta del servidor) cuando la clave de sharding de una tabla `Distributed` es una expresión que el analizador pliega como constante, por ejemplo `if(1, toInt32(id), toInt32(id) + 1)`, con `optimize_skip_unused_shards = 1`. [#108737](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108737) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una terminación abrupta del servidor (`LOGICAL_ERROR` / aserción en builds de depuración y sanitizador) cuando un `INSERT ... SELECT` a través de una tabla `Alias` se cancela sin lanzar una excepción, por ejemplo con `timeout_overflow_mode = 'break'`. [#108783](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108783) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una terminación abrupta del servidor (`LOGICAL_ERROR` / aserción en builds de depuración y sanitizador) cuando un `INSERT ... SELECT` en una tabla `TimeSeries` se cancela sin lanzar una excepción, por ejemplo con `timeout_overflow_mode = 'break'`. [#108796](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108796) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrigió un problema por el que las consultas distribuidas fallaban ocasionalmente con `UNEXPECTED_PACKET_FROM_SERVER` ("expected TablesStatusResponse, got ProfileInfo") al reutilizarse desde el pool una conexión que una consulta cancelada previamente había dejado desincronizada. [#108854](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108854) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` (`CTE '...' does not have query tree, but was not planned yet`) cuando se hace referencia a un CTE `MATERIALIZED` desde más de una posición del árbol de uniones (por ejemplo, dos subconsultas unidas, o una subconsulta unida más una subconsulta escalar en `WHERE`) en una consulta sobre una tabla `Distributed`. Ahora la consulta se ejecuta en lugar de lanzar la excepción (que provocaba la terminación abrupta del servidor en builds de depuración/sanitizador). [#108924](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108924) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige un problema de seguridad de memoria por el que el trabajo asíncrono programado desde el procesamiento de una vista materializada podía seguir usando la contabilidad a nivel de consulta después de que esta hubiera finalizado. [#108988](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108988) ([filimonov](https://github.com/filimonov)). * Corrige un `LOGICAL_ERROR` ("Cannot find `__grouping_set` column in header of MergingAggregatedTransform with grouping sets", o "Chunk info was not set for chunk in MergingAggregatedTransform") que podía producirse, sin el analizador, en un `UNION ALL`/`INTERSECT`/`EXCEPT` en el que una rama usa `GROUP BY GROUPING SETS` con réplicas paralelas y otra usa `FINAL`. [#109003](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109003) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige el fallo de `CREATE TABLE ... AS SELECT FROM s3Cluster(...)` (y de otras funciones de tabla de cluster como `fileCluster`/`urlCluster`) con `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` dentro de una base de datos `Replicated`. [#109266](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109266) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error (`NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK`, o `std::bad_function_call` en versiones anteriores) al ejecutar `CREATE TABLE ... ON CLUSTER ... AS SELECT` para leer una tabla `Distributed` en un cluster con dos o más shards. [#109407](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109407) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un error interno confuso (`Method getResultType is not supported for TABLE query tree node`) que se producía al usar una expresión de tabla como argumento izquierdo del operador `IN`; ahora estas consultas devuelven un mensaje de error claro. [#109412](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109412) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Corrige un error lógico `Bad cast from type DB::FunctionNode to DB::ConstantNode` (cierre abrupto del servidor en builds de depuración/sanitizador) al ejecutar `SELECT ... ORDER BY ... WITH FILL` sobre una tabla `Distributed` con un valor bajo de `optimize_const_name_size`. [#109938](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109938) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige un `LOGICAL_ERROR` (`Left and right columns have same names`) en el optimizador del orden de join que podía desencadenarse con una unión mediante coma sobre una vista de varias tablas cuando `query_plan_merge_expression_into_join` está habilitado. [#110227](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110227) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige un `Logical error: 'No more packets are available.'` poco frecuente que se generaba en una consulta distribuida válida con `LIMIT` y que provocaba el cierre abrupto del servidor en builds de depuración y con sanitizador. [#110334](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110334) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error del analizador sintáctico por el que COMMENT se interpretaba incorrectamente como alias implícito cuando una consulta SELECT terminaba justo después de un identificador de tabla sin más (p. ej., `... FROM t COMMENT 'x'`), lo que provocaba un error de sintaxis engañoso en lugar de aplicar el comentario a la vista/tabla. [#110372](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110372) ([adityaksolves](https://github.com/adityaksolves)). * Se corrigió un resultado incorrecto por el que `length()` (y la dimensión de QBit) sobre una columna `FixedString` devolvía `0` en lugar del tamaño fijo `N` con réplicas paralelas cuando la consulta tenía un filtro selectivo. [#110427](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110427) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige el error `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` en consultas con una subconsulta en `FROM` cuando las réplicas paralelas se ejecutan en modo `custom_key_sampling` / `custom_key_range`. Hasta ahora, estas consultas (p. ej., `SELECT * FROM (SELECT id, k, v FROM t WHERE id < 20) ORDER BY k`) fallaban con `Not found column __table2.id in block ...`. [#110690](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110690) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige `Logical error: 'clock'` (en builds de depuración/sanitizer el servidor se cae; en builds de release se queda colgado indefinidamente) al ejecutar `EXPLAIN ANALYZE` sobre una consulta con una lectura en streaming (`FROM ... STREAM`) que no es una expresión de tabla simple de nivel superior: anidada en una subconsulta (por ejemplo, dentro de `WHERE ... IN (...)` o de una CTE), u oculta tras una vista ordinaria o parametrizada. `EXPLAIN ANALYZE` ahora rechaza estas consultas con `NOT_IMPLEMENTED`, igual que ya rechazaba una lectura en streaming de nivel superior. [#110935](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110935) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige la resolución de nombres de columna completamente calificados, como `db.table.column`, en el analizador para tablas que tienen el mismo nombre que su base de datos. [#110976](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110976) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigieron los errores `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` / `THERE_IS_NO_COLUMN` (y, en algunas versiones, resultados incorrectos sin ningún aviso) en un `RIGHT JOIN` cuando se establece `parallel_replicas_min_number_of_rows_per_replica` y se proyecta una columna de la tabla izquierda. [#111332](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111332) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige una condición de carrera en las UDF ejecutables, el motor de tabla `executable` y los diccionarios ejecutables, en la que un `fcntl` sobre un descriptor de archivo ya cerrado podía corromper un descriptor ajeno perteneciente a una consulta concurrente (eliminando `O_NONBLOCK`), lo que podía dejar las consultas colgadas indefinidamente. [#111779](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111779) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` ("Invalid number of rows in Chunk") —y, en builds reforzados, una interrupción relacionada por acceso fuera de límites— en `ORDER BY ... WITH FILL ... INTERPOLATE` sobre una tabla `Distributed` con dos o más segmentos, sobre `clusterAllReplicas` o sobre réplicas paralelas con clave personalizada, incluso con resultados vacíos. `WITH FILL` ahora se aplica solo en el nodo que produce el resultado final, lo que además corrige la duplicación de las filas de relleno generadas entre segmentos/réplicas. [#111919](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111919) ([yakov-olkhovskiy](https://github.com/yakov-olkhovskiy)). * Se corrigió que `DROP TABLE ... SYNC` se quedara colgado indefinidamente cuando una consulta sobre `system.replicas` se había terminado antes de que se procesaran sus solicitudes de estado. [#112164](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112164) ([evillique](https://github.com/evillique)). * Se corrige una excepción `LOGICAL_ERROR` (`Block structure mismatch in joined block stream`) en una unión de varias tablas cuyas dos subuniones no producen ninguna columna de salida, por ejemplo `SELECT count() FROM t1, t2, t3, t4 WHERE (t1.b = t2.b) AND (t3.a = t4.a)` con `query_plan_optimize_join_order_limit` establecido en `0` o `1`. [#112205](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112205) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un error lógico `Cannot add step Expression to QueryPlan because it has incompatible header with root step JoinLazyColumnsStep` en una consulta con `FINAL`, un filtro `PREWHERE`, un `LIMIT` pequeño y `make_distributed_plan = 1`, cuando las columnas seleccionadas se enumeran en un orden distinto al de las columnas de la tabla. La materialización diferida reemplazaba un nodo del plan sin conservar su encabezado de salida, lo que volvía inconsistente el plan de consulta. [#112303](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112303) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigen resultados incorrectos y un error lógico cuando un argumento que debe ser constante, como la escala de `toDecimal32` o la zona horaria de `toDateTime`, proviene de una subconsulta escalar y se utiliza el analizador antiguo. Dicho argumento se analizaba como si su valor fuera cero o vacío, por lo que el tipo de resultado declarado no coincidía con el valor calculado, y `CREATE VIEW` y `CREATE MATERIALIZED VIEW` guardaban un tipo de columna incorrecto. [#112492](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112492) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige un error lógico y un registro de dependencia incorrecto cuando el cuerpo de una `VIEW` ordinaria hace referencia a una tabla o diccionario mediante un parámetro de consulta, como en `CREATE VIEW v AS SELECT x FROM {db:Identifier}.t`. Este tipo de vista ya no registra una dependencia referencial con una tabla homónima de la base de datos actual, por lo que vuelve a ser posible eliminar tablas no relacionadas. [#112704](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112704) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige un error lógico cuando se usa una tabla con motor `Join` en el lado derecho de un JOIN cuya sección `ON` contiene una condición que hace referencia a columnas de ambas tablas, por ejemplo `ON (t.key = j.key) AND (t.a < j.a)`. Ahora este tipo de consulta se rechaza con una excepción clara en lugar de generar `required columns: ... but not found any in left table` o `std::bad_variant_access`. [#112815](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112815) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un comportamiento indefinido y un error silencioso de planificación cuando una tarea en segundo plano se programa con un retraso muy grande, por ejemplo, desde una vista materializada actualizable con un período `REFRESH AFTER` enorme. Ahora los retrasos se limitan al mayor valor representable en lugar de desbordarse. [#113041](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113041) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el error que se notificaba cuando un `INSERT` asíncrono en una tabla `Distributed` necesita un directorio de cola cuyo nombre supera el límite de 255 bytes del sistema de archivos (algo que puede ocurrir con `use_compact_format_in_distributed_parts_names = 0`). Se producía un `LOGICAL_ERROR` en un shard con `internal_replication` y, en los demás casos, un `Code: 1001. std::exception` sin contexto; ahora ambos casos notifican `ARGUMENT_OUT_OF_BOUND` e indican la tabla, el clúster y el límite. [#113083](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113083) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Ahora `UNDROP TABLE` puede interrumpirse con `KILL QUERY` mientras espera a que las consultas en ejecución liberen la tabla eliminada. [#113263](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113263) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un bloqueo permanente de `DROP TABLE` y una fuga de memoria tras el fallo de una consulta que usaba un CTE materializado. La tabla quedaba atascada en la cola de eliminación hasta que se reiniciaba el servidor. [#113397](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113397) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Corrige un fallo de segmentación y un `LOGICAL_ERROR` (`No host found for exchange stream final_result__0_0`) cuando una subconsulta establece `distributed_plan_execute_locally` en su propia cláusula `SETTINGS` con `make_distributed_plan`. El plan distribuido y el código que lo ejecuta leían la configuración desde dos contextos distintos y podían no coincidir, de modo que el iniciador construía un pipeline contradictorio. [#113422](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113422) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que un `CREATE TABLE ... AS SELECT` cuyo `SELECT` de llenado fallaba no pudiera terminarse cuando `database_atomic_wait_for_drop_and_detach_synchronously` está habilitado: el `DROP` interno de limpieza de la tabla temporal esperaba a la cola de eliminación en segundo plano e ignoraba tanto `KILL QUERY` como `max_execution_time`. [#113504](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113504) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige resultados incorrectos y, en compilaciones con aserciones habilitadas, un aborto por aserción en un `JOIN` con un diccionario cuya cláusula `ON` incluye una condición de no igualdad sobre ambas tablas, como `ON (t.key = d.key) AND (t.a * 10 < d.a)`, cuando `join_use_nulls` está habilitado. La condición se evaluaba sobre una columna leída con un tipo que no correspondía, por lo que las filas podían coincidir de forma arbitraria. [#113534](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113534) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un problema por el que una vista parametrizada perdía su base de datos cuando una consulta que la referenciaba sin calificar se enviaba a un segmento, de modo que el segmento resolvía el nombre en su propia base de datos predeterminada. Según lo que contuviera esa base de datos, la consulta fallaba con `UNKNOWN_FUNCTION` o devolvía silenciosamente filas de otra vista. Afecta a `IN`, `JOIN` y `remote()` a través de una tabla `Distributed`. [#113550](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113550) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió `Unsupported JOIN keys of type keys256 in StorageJoin` al leer una tabla con motor `Join` cuya clave es compuesta (varias columnas) o un único valor de 16/32 bytes, como `UUID`, `Int256` o `FixedString(4)`. Una tabla así podía crearse, recibir escrituras y usarse en uniones, pero nunca podía leerse con `SELECT`. [#113578](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113578) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error lógico `Sending a distributed query with unknown (zero) client version` que se producía al adjuntar una tabla `Distributed` sin estructura sobre un segmento remoto, o al cargarla a partir de metadatos escritos por una versión anterior del servidor. [#113675](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113675) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` que se producía cuando un `SELECT` usaba el modificador `STREAM` sobre una tabla con nombre junto con réplicas paralelas en el modo de tareas de lectura. Con un CTE materializado usado como conjunto `IN` en `PREWHERE`, el servidor generaba `Reading from materialized CTE ... DelayedPortsProcessor gate is missing in the query plan` (lo que provocaba un aborto del servidor en builds de depuración y con sanitizador). Ahora se rechaza una tabla con `STREAM` cuando se solicitan réplicas paralelas: con `enable_parallel_replicas = 2`, la consulta falla con `SUPPORT_IS_DISABLED`, y con `1` se ejecuta sin ellas, tal como ya ocurre con `FINAL`. [#113754](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113754) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la complejidad cuadrática del análisis del argumento de dirección de las funciones de tabla `remote`, `mysql` y similares: una dirección muy larga (p. ej., un `FixedString` de un megabyte rellenado con ceros) hacía que la consulta se quedara bloqueada durante el análisis, fase en la que no podía cancelarse. [#113918](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113918) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un error espurio `Failed to drop temporary table after refresh. Table ... is left behind and requires manual cleanup.` que se registraba cuando se cancelaba la actualización de una vista materializada actualizable (por ejemplo, por un apagado del servidor) con `database_atomic_wait_for_drop_and_detach_synchronously` habilitado. En realidad, la tabla temporal sí se eliminaba, por lo que nunca fue necesaria una limpieza manual. [#113957](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113957) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la ausencia de una fila en `system.query_views_log` para una vista materializada que falla mientras se recopilan sus dependencias con `materialized_views_ignore_errors` habilitado. En builds de depuración y con sanitizador, esto además abortaba el servidor con `std::out_of_range` en lugar de registrar la vista. [#114064](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114064) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron resultados inconsistentes cuando un filtro sobre una columna no clave de la tabla derecha se desplazaba por debajo de un ANY INNER JOIN. [#114313](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114313) ([kirillshokhin](https://github.com/kirillshokhin)). * Se corrigió que `CREATE OR REPLACE` dejara huérfana una tabla interna `_tmp_replace_*` y que `CREATE OR REPLACE VIEW` fallara con `NOT_IMPLEMENTED` cuando se establecía `ignore_drop_queries_probability`. Los DROP que emite internamente forman parte de una única sentencia del usuario, por lo que la inyección de fallos en DROP ya no se les aplica. [#114420](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114420) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` al leer una tabla de Delta Lake cuyo `metaData.partitionColumns` hace referencia a una columna que `metaData.schemaString` no declara. Ahora estos metadata se rechazan con `BAD_ARGUMENTS` en el lector delta-kernel y con `INCORRECT_DATA` en el lector heredado siempre que la tabla o su esquema se lean desde una instantánea, y no solo cuando la consulta incluye un predicado. [#114538](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114538) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un problema por el que las estadísticas de tablas hash —y, con ellas, la preasignación de tablas hash de agregación— quedaban deshabilitadas de forma silenciosa y permanente para todo el servidor cuando una consulta que usaba la optimización diferida de `FINAL` (`query_plan_optimize_lazy_final`) era la primera agregación ejecutada tras el inicio del servidor. [#114597](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114597) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un problema por el que una vista materializada actualizable dejaba huérfana su tabla de destino rotada cuando `ignore_drop_queries_probability` estaba habilitado. El `DROP` que emite una actualización para limpiar el destino anterior forma parte de la propia actualización, no es un `DROP` solicitado por el usuario, por lo que la inyección de fallos ya no se le aplica. [#114622](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114622) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un problema por el que `ANY RIGHT JOIN` y `SEMI RIGHT JOIN` con varias condiciones combinadas con `OR` en la sección `ON` devolvían algunas filas de la tabla derecha por duplicado y perdían las coincidencias de otras. Un `ANY LEFT JOIN` escrito explícitamente también se veía afectado, ya que el planificador puede intercambiar las tablas y ejecutarlo como `ANY RIGHT JOIN`. [#114676](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114676) ([vdimir](https://github.com/vdimir)). * Se corrige un `LOGICAL_ERROR` (`Cannot find input column ... on its position in inputs of expression actions DAG`) cuando una consulta tiene un `JOIN` sobre una tabla cuya columna con índice de texto se usa tanto en un predicado de búsqueda de texto de `PREWHERE` como en uno de `WHERE`. [#114771](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114771) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige el error `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` que se producía en cada `INSERT` en una tabla que declara `STATISTICS(...)` sobre una columna `ALIAS` o `EPHEMERAL`, lo que dejaba dichas tablas en modo de solo lectura. [#115231](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115231) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige `dictGet` y sus variantes en consultas distribuidas: ahora un nombre de diccionario no calificado se vincula a la base de datos actual del initiator, en lugar de resolverse con la base de datos actual de cada shard, donde o bien no se encontraba o bien se resolvía a otro diccionario con el mismo nombre. [#115541](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115541) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un error por el que, al restaurar una base de datos o tabla con un nuevo nombre, se eliminaban los alias de tabla de los cuerpos de las vistas almacenadas, por lo que la lectura de una vista restaurada fallaba con `UNKNOWN_IDENTIFIER`. [#115645](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115645) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige el `LOGICAL_ERROR` "Reading from materialized CTE 'X' before its materialization completed - DelayedPortsProcessor gate is missing in the query plan" cuando se lee una CTE `MATERIALIZED` desde una subconsulta `IN` sobre una tabla `Distributed`. [#115740](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115740) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige el error BAD\_ARGUMENTS "Dictionary not found" en dictGet tras un DETACH DICTIONARY ... PERMANENTLY rechazado por la comprobación de dependencias (HAVE\_DEPENDENT\_OBJECTS). Ahora el diccionario sigue siendo plenamente utilizable cuando se rechaza el detach. [#105259](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105259) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `Logical error: 'removed'` (aborto del servidor en compilaciones de depuración) en la cola en segundo plano de eliminación de tablas. Podía producirse al reutilizar el mismo UUID explícito en varias consultas `CREATE OR REPLACE TABLE`, lo que añadía a la cola más de una tabla eliminada con ese mismo UUID. [#107031](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107031) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `MaterializedPostgreSQL` detuviera la replicación de toda una base de datos (con `LOGICAL_ERROR: Columns number mismatch`) cuando la estructura de una sola tabla replicada cambiaba mientras el servidor estaba detenido. Ahora solo se omite la tabla afectada, que puede recuperarse con `DETACH`/`ATTACH`. [#107427](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107427) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un desequilibrio grave en el reparto del trabajo con réplicas paralelas cuando el cluster contiene réplicas inactivas (por ejemplo, entradas obsoletas que quedan tras el escalado automático). El coordinador de lectura ya no tiene en cuenta dichas réplicas, por lo que el trabajo se reparte entre las réplicas en línea en lugar de acumularse en una sola. [#107805](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107805) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió un bloqueo de `SYSTEM RELOAD DICTIONARIES` (y `RELOAD DICTIONARY`) cuando muchos diccionarios de MySQL definidos en XML compartían un único grupo de conexiones mediante `share_connection`. Ahora dichos grupos respetan los valores de `connection_pool_size` y `connection_wait_timeout` (5 segundos por defecto) de la configuración, igual que los diccionarios definidos mediante colecciones con nombre. [#108083](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108083) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se evita que, al agotarse los reintentos de un DDL distribuido replicado ejecutado por el líder, se bloqueen de forma permanente las consultas DDL `ON CLUSTER` posteriores. [#108505](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108505) ([ahaanlimaye](https://github.com/ahaanlimaye)). * Se corrigió un posible fallo (use-after-free) cuando `SYSTEM FLUSH DISTRIBUTED` se ejecuta simultáneamente con `DROP TABLE` sobre la misma tabla `Distributed`. [#108684](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108684) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` (`local_replica_plan_reading_step->getAnalyzedResult() == nullptr`) en el planificador automático de réplicas paralelas que podía producirse al habilitar `automatic_parallel_replicas_mode` junto con un valor de `parallel_replicas_min_number_of_rows_per_replica` mayor que 0. [#109011](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109011) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` (`creation_csn is not set while removal_csn is set to 1`) que podía producirse cuando un `TRUNCATE` no transaccional se ejecutaba simultáneamente con una transacción sin commit que había insertado datos en la misma tabla. Dicho `TRUNCATE` ya no elimina las partes creadas por transacciones que aún no han hecho commit. [#109598](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109598) ([tuanpach](https://github.com/tuanpach)). * Los motores de base de datos externos (p. ej., `PostgreSQL`) ya no delegan las comparaciones de rango (`>=`, `>`, `<=`, `<`) sobre columnas `UUID`. ClickHouse y las bases de datos externas ordenan los UUID de forma distinta, por lo que delegar estas comparaciones descartaba silenciosamente filas del resultado; ahora es ClickHouse quien evalúa dichos predicados. [#109833](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109833) ([vismaytiwari](https://github.com/vismaytiwari)). * Se corrigió un fallo del servidor en el motor de base de datos `MaterializedPostgreSQL` que podía producirse al desvincular una tabla (o cambiar su estructura) mientras aún estaba en cola para sincronizarse. [#110596](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110596) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió que las `query_masking_rules` del servidor reescribieran el tipo de una columna `EPHEMERAL`. Una regla que coincidía dentro del tipo hacía que `CREATE TABLE` almacenara un tipo incorrecto o fallara. [#112048](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112048) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Corrige un desbordamiento por debajo (underflow) sin signo en la comprobación de la longitud del nombre de tabla que permitía crear una tabla que luego era imposible eliminar. Cuando el nombre escapado de la base de datos alcanzaba los 214 bytes, el límite calculado para el nombre de archivo `metadata_dropped` se desbordaba, por lo que `CREATE TABLE` se aceptaba y el posterior `DROP TABLE` o `DROP DATABASE` fallaba con `File name too long`. Ahora ese nombre se rechaza con `ARGUMENT_OUT_OF_BOUND`, el mismo error que ya se devolvía justo por debajo de ese límite. [#112527](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112527) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `RENAME TABLE` comprobara la longitud máxima del nombre de tabla con respecto a la base de datos de origen en lugar de la de destino. Al renombrar una tabla para moverla a una base de datos con un nombre largo, se podía obtener una tabla que `DROP TABLE` no podía eliminar, y al moverla fuera de dicha base de datos, la operación se rechazaba erróneamente. [#113019](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113019) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige la columna `views` de `query_log`, que siempre quedaba vacía en las inserciones en una tabla `Alias` cuyo destino dispara vistas materializadas. [#113076](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113076) ([eclbg](https://github.com/eclbg)). * Las expresiones `parallel_replicas_custom_key` no válidas, como `tuple()` o `(x, y)`, ahora se rechazan con `ILLEGAL_TYPE_OF_COLUMN_FOR_FILTER` en lugar de leer más allá de la lista de tipos de la clave personalizada. [#113359](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113359) ([nickitat](https://github.com/nickitat)). * Se corrigió que `RENAME DATABASE` aceptara un nombre de destino lo bastante largo como para que las tablas de la base de datos ya no pudieran eliminarse. La comprobación de la longitud del nombre de tabla ahora se ejecuta independientemente de `check_table_dependencies` y abarca también las tablas desacopladas (detached), que nunca se comprobaban y, por tanto, se veían afectadas incluso con la configuración predeterminada. [#113557](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113557) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Al usar inserciones en segundo plano en tablas con el motor `Distributed`, los retrasos causados por errores repetidos al enviar datos a shards remotos ahora disminuyen una vez que los errores se resuelven. Antes, el retraso solo aumentaba y nunca se restablecía. [#87378](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87378) ([Blackmorse](https://github.com/Blackmorse)). * Se rechazan los handshakes del protocolo nativo que usan `USER_INTERSERVER_MARKER` para un cluster desconocido o para un cluster configurado sin ``. Antes, un handshake de este tipo permitía que un cliente no autenticado entrara en modo entre servidores y utilizara paquetes del protocolo previos a la autenticación (p. ej., `TablesStatusRequest`) respaldados por un `fake_interserver_context`, con lo que podía obtener información sobre las tablas locales sin demostrar que conocía el secreto del cluster. [#99675](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/99675) ([MillaFleurs](https://github.com/MillaFleurs)).

Correcciones de SQL, del analizador y de JOIN

* Se corrige la sustitución de parámetros de consulta dentro de las definiciones de una cláusula `WINDOW` con nombre. Anteriormente, esos parámetros se quedaban sin sustituir sin ningún aviso, y un parámetro `Identifier` sin asignar podía provocar la excepción `Logical error: '!part.empty()'` durante `EXPLAIN SYNTAX`. [#110506](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110506) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige un fallo poco frecuente del servidor al eliminar o reemplazar de forma concurrente vistas materializadas actualizables. Se desreferenciaba un puntero nulo en `RefreshTask::doScheduling` cuando otro hilo establecía la `view` de la tarea en `nullptr` mientras el código de planificación había liberado temporalmente su mutex. [#105588](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105588) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un resultado incorrecto de una vista definida con `EXCEPT` o `INTERSECT` cuyo operando es una cadena `UNION` tras `DETACH`/`ATTACH` o un reinicio del servidor. El formateador omitía los paréntesis alrededor de los hijos `UNION` de `INTERSECT`/`EXCEPT`, por lo que el SQL almacenado se volvía a analizar con la precedencia invertida. [#105935](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105935) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigen resultados incorrectos (filas duplicadas) en `SELECT DISTINCT` sobre un `GROUP BY` con `WITH CUBE`, `WITH ROLLUP` o `GROUPING SETS` sobre las mismas claves. La optimización `query_plan_remove_redundant_distinct` ya no elimina el `DISTINCT` en estos casos, ya que los modificadores de agrupación emiten filas adicionales con las columnas clave en sus valores predeterminados, que pueden coincidir con valores reales de grupo. [#107072](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107072) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un resultado incorrecto en un OUTER JOIN cuando el filtro `WHERE` es una conjunción que contiene un término constante (por ejemplo, `p AND 1`, o `WHERE p QUALIFY NULL`, donde `QUALIFY NULL` se fusiona en `WHERE`). El término constante de la conjunción podía trasladarse al lado no preservado de la unión y eliminarse del filtro posterior a la unión, de modo que la unión producía filas sin coincidencia con las columnas de ese lado en sus valores predeterminados, y dichas filas superaban el filtro de forma incorrecta. [#107084](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107084) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un `LOGICAL_ERROR` ("Cannot find input column ... on its position in inputs of expression actions DAG") que abortaba el servidor en una subconsulta escalar correlacionada sobre un origen que proyectaba dos veces el mismo identificador de columna (p. ej., `SELECT number, *`) cuando `correlated_subqueries_default_join_kind = 'left'`. [#107112](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107112) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un `LOGICAL_ERROR` (aborto del servidor en compilaciones de depuración/sanitizer) cuando un `JOIN` utiliza el operador de comparación segura frente a NULL (`<=>` / `IS NOT DISTINCT FROM`) y una de las claves es una subconsulta escalar, p. ej., `... JOIN t2 ON (SELECT x FROM t1) <=> t2.k`, con el analizador antiguo (`enable_analyzer = 0`). Ahora, una consulta de este tipo devuelve un error `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` normal en lugar de un error lógico. [#108123](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108123) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigen las excepciones `LOGICAL_ERROR` (`Join is supported only for pipelines with one output port`) y `NOT_IMPLEMENTED` (`MergeJoinAlgorithm is not implemented for strictness Semi`) que se producían al usar `join_algorithm = 'full_sorting_merge'` en una unión `SEMI`/`ANTI`, incluidas las uniones generadas al descorrelacionar una subconsulta correlacionada `EXISTS`. Ahora, `full_sorting_merge` rechaza las combinaciones de estrictez/tipo que no puede ejecutar, de modo que el planificador recurre a otro algoritmo habilitado o informa de que la unión no puede ejecutarse. [#108658](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108658) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error por el cual la fila `WITH TOTALS` de un `JOIN` podía contener valores predeterminados (como `0`) en lugar de los valores constantes procedentes de una subconsulta constante en uno de los lados de la unión. El resultado incorrecto solo aparecía con determinados órdenes de unión o con el ajuste `query_plan_join_swap_table`. [#108807](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108807) ([vdimir](https://github.com/vdimir)). * Se corrigió una interrupción durante el arranque (`Cannot allocate ThreadStack`, `EINVAL`) en builds con glibc ejecutadas en CPU con un tamaño de pila de señales grande (por ejemplo, Intel Sapphire Rapids / Granite Rapids con un kernel compatible con AMX), en las que el tamaño de la pila alternativa de señales no se redondeaba al alza a un múltiplo del tamaño de página antes de llamar a `aligned_alloc`. [#108813](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108813) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error lógico `Block structure mismatch in JoinStep` (interrupción del servidor en builds de depuración/sanitizador) cuando una subconsulta correlacionada se descorrelaciona en una unión y la relación de origen contiene un mismo nombre de columna más de una vez, p. ej., `WITH t AS (SELECT number, * FROM numbers(3)) SELECT *, (SELECT t.number WHERE t.number >= 0) FROM t` con `correlated_subqueries_default_join_kind = 'right'`. [#109114](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109114) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un problema por el que `CREATE USER ... HOST LIKE 'a', 'b'` (y el `ALTER USER` equivalente) conservaba silenciosamente solo el primer patrón. Ahora todos los patrones `HOST LIKE` especificados se almacenan en la lista de hosts permitidos del usuario. [#109187](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109187) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un resultado inesperado de `ANY JOIN` con una condición `ON` constante (p. ej., `t1 ANY INNER JOIN t2 ON 1`): la consulta devolvía el producto cartesiano completo en lugar del resultado de la unión ANY [#109207](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109207) ([vdimir](https://github.com/vdimir)). * Se corrigió un problema por el que el límite global `max_rows_in_join` / `max_bytes_in_join` no se aplicaba en el algoritmo de unión parallel\_hash, de modo que una consulta con `join_overflow_mode = 'throw'` podía finalizar sin errores en lugar de generar `SET_SIZE_LIMIT_EXCEEDED`. [#109488](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109488) ([m-selmi](https://github.com/m-selmi)). * Se corrigió una pérdida silenciosa de datos cuando un `INSERT ... VALUES` dentro de un flujo de varias consultas va seguido de un comentario SQL final (por ejemplo, `VALUES (1) -- comment`) en la ruta de análisis de inserciones con datos en línea del lado del servidor (`send_table_structure_on_insert_with_inline_data = 0`). El comentario final se interpretaba como datos de fila más allá del `;` de terminación, lo que provocaba que las consultas siguientes del flujo se omitieran silenciosamente. [#109643](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109643) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el `PREWHERE` diferido con `optimize_move_to_prewhere = 1` cuando `PREWHERE` se ejecuta después de `FINAL`: las condiciones `WHERE` ya no se adelantan a una ROW POLICY diferida, lo que podía alterar los resultados de las consultas. [#109703](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109703) ([yariks5s](https://github.com/yariks5s)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` (`query tree node does not have valid source node`) que se producía cuando un CTE recursivo resolvía un identificador de un ámbito externo como columna correlacionada (con `allow_experimental_correlated_subqueries = 1`). Ahora estas consultas devuelven un error `UNSUPPORTED_METHOD` claro. [#109863](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109863) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un desbordamiento de entero con signo cuando `ORDER BY ... WITH FILL` salta un hueco muy grande en una columna `Int64`/`UInt64` (p. ej., un paso de 2 a través de un hueco cercano a 2^63). El desbordamiento provocaba un comportamiento indefinido con sanitizadores y se truncaba silenciosamente en las builds de release. [#109937](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109937) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error lógico `Invalid number of rows in Chunk` que se producía cuando el destino de `INTERPOLATE` es un alias de una columna `WITH FILL` con el analizador antiguo (`enable_analyzer = 0`). Ahora estas consultas se rechazan con un error claro `INVALID_WITH_FILL_EXPRESSION`. [#110103](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110103) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un error lógico (`Unexpected number of columns in result sample block`) que se producía cuando un filtro que contiene una subconsulta correlacionada (por ejemplo, `exists((SELECT ...))`) se optimiza con `convert_query_to_cnf` u `optimize_and_compare_chain`. [#110187](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110187) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Una subconsulta `EXISTS` correlacionada anidada que hace referencia a una columna de un ámbito situado más allá de su consulta externa inmediata (saltándose un ámbito intermedio) ahora falla con un error claro `NOT_IMPLEMENTED` en lugar de un error interno `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK`. [#110310](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110310) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron resultados incorrectos de subconsultas escalares correlacionadas cuando la consulta externa tiene valores duplicados en la columna correlacionada y la subconsulta se descorrelaciona mediante la ruta de CROSS JOIN. Anteriormente, funciones de agregación como `count()` y `sum()` se multiplicaban por el número de duplicados. Esto afecta a la funcionalidad experimental `allow_experimental_correlated_subqueries`. [#110311](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110311) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un problema por el que `ORDER BY ... WITH FILL` no respetaba `max_execution_time` y tardaba en cancelarse al generar un rango de relleno grande (especialmente con `INTERPOLATE`). [#110332](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110332) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * La optimización diferida de `FINAL` (`query_plan_optimize_lazy_final`, deshabilitada de forma predeterminada) ya no se aplica cuando la consulta lee en el orden de la clave de ordenación, ya que su plan de reemplazo no genera las filas en ese orden, mientras que el plan superior puede depender ya de él tras la optimización de lectura en orden, lo que podría dar lugar a resultados mal ordenados. Tampoco se aplica ya cuando un`LIMIT` menor que el número de filas a leer se aplica directamente al paso de lectura, en cuyo caso la pasada obligatoria de construcción del conjunto impediría la terminación anticipada. [#110576](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110576) ([KochetovNicolai](https://github.com/KochetovNicolai)). * El vaciado en segundo plano de una inserción asíncrona ahora se detiene de inmediato al terminarse con `KILL QUERY`; antes, el vaciado de una carga grande almacenada temporalmente en el búfer seguía analizándose hasta el final e ignoraba la cancelación. [#110652](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110652) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrigieron resultados incorrectos de `GROUP BY ... optimize_aggregation_in_order` y `DISTINCT ... optimize_distinct_in_order` situados sobre una unión `partial_merge`. La optimización de lectura en orden se propagaba a través de `PartialMergeJoin`, que reordena su entrada izquierda por la join key y, por tanto, no conserva el orden original del flujo izquierdo, por lo que las filas se agrupaban incorrectamente. [#110671](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110671) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un caso en el que, al usar alias de columna de CTE con consultas `INTERSECT` o `EXCEPT` (p. ej., `WITH t (a, b) AS (SELECT 1, 2 INTERSECT SELECT 1, 2) SELECT a, b FROM t`), la consulta fallaba con el error UNKNOWN\_IDENTIFIER. [#110885](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110885) ([yariks5s](https://github.com/yariks5s)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR: ReadBuffer is canceled. Can't read from it.` que podía producirse en una unión `grace_hash` cuando la lectura de bloques volcados a disco fallaba a mitad de proceso mientras varios hilos compartían el lector. [#111056](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111056) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige un error por el que la materialización de las columnas del lado derecho durante las \*\_hash JOINs utilizaba la zona horaria incorrecta. [#111074](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111074) ([yariks5s](https://github.com/yariks5s)). * Corrige las sentencias `CREATE` con una cláusula `COMMENT` para que generen un error de sintaxis cuando falta el literal de cadena del comentario, en lugar de aceptar sin avisar una consulta mal analizada (p. ej., `CREATE VIEW v COMMENT AS SELECT 1` ya no crea una vista sin comentario). [#111159](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111159) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Corrige un `LOGICAL_ERROR` (`Reading from materialized CTE '...' before its materialization completed - DelayedPortsProcessor gate is missing in the query plan`) que se producía cuando una CTE materializada reutilizada (`enable_materialized_cte`) se leía en una rama cuya salida `WITH TOTALS` o `extremes` se descarta, incluidas la agregación externa, `INSERT ... SELECT`, las operaciones de conjuntos y `EXPLAIN ANALYZE`. [#111194](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111194) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige que `join_algorithm = 'full_sorting_merge'` rellenara las filas no unidas de un `LEFT`/`RIGHT`/`FULL`/`ASOFJOIN` con un cero literal en lugar del valor predeterminado del tipo de columna. En una columna `Enum` (cuyo valor predeterminado es su primer elemento, no `0`), esto producía resultados incorrectos (un filtro sobre el valor de relleno descartaba las filas sin coincidencia, de modo que una unión externa se comportaba, sin avisar, como una interna) y un error `UNKNOWN_ELEMENT_OF_ENUM` al seleccionar la columna. [#111197](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111197) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige resultados incorrectos de `SummingMergeTree` (y `CoalescingMergeTree`) con `FINAL` cuando `optimize_move_to_prewhere_if_final = 1` y la cláusula `WHERE` es una condición booleana implícita sobre una columna de la clave de ordenación (p. ej., `WHERE k`). La columna clave se devolvía sumada entre las partes no fusionadas en lugar de conservarse intacta. [#111342](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111342) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige un error lógico (`Unexpected number of columns in result sample block`) que podía producirse en un `RIGHT`/`FULL JOIN` cuando el lado izquierdo contiene una columna duplicada con el mismo nombre (por ejemplo, `1 AS b, 1 AS b`) que persiste tras un `UNION ALL`. [#111554](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111554) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige un fallo del client al formatear una consulta `EXECUTE AS` cuyo AST tiene un hijo reemplazado (como hace el AST fuzzer). `ASTExecuteAsQuery` ahora es propietario de sus hijos `target_user` y `subquery`, en lugar de mantener punteros no propietarios a elementos de `children`. [#111725](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111725) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Corrige resultados incorrectos cuando `query_plan_join_swap_table` intercambia un `ANY JOIN` con `join_any_take_last_row = 1`: ClickHouse ahora conserva el orden original de los lados de la unión para que `ANY JOIN` siga devolviendo la última fila coincidente. [#112458](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112458) ([vdimir](https://github.com/vdimir)). * Corrige la excepción `Context has expired` al usar `getClientHTTPHeader` dentro de una subconsulta. [#112533](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112533) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Corrige resultados incorrectos en un `JOIN` cuya cláusula `ON` contiene una condición mixta, es decir, una condición residual de no igualdad entre ambos lados, como `ON (t1.key = t2.key) AND (t1.a * 10 < t2.a)`. Solo la familia de algoritmos hash evalúa este tipo de condición, pero `full_sorting_merge`, `partial_merge` y la unión directa clave-valor declaraban poder ejecutar estas uniones y luego ignoraban sin avisar la condición residual, con lo que devolvían filas de más. Ahora las rechazan y, en su lugar, se utiliza un algoritmo hash. [#112831](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112831) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron resultados incorrectos en una unión por coma o `CROSS` cuyo `WHERE` compara columnas de dos tablas mediante una expresión no determinista como `rand`. Una consulta de este tipo podía devolver filas que contradecían su propia cláusula `WHERE`, ya que, al reescribir la unión como una unión `INNER`, la expresión se trasladaba a la join key, donde se vuelve a evaluar para cada fila de cada lado. [#112938](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112938) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una ralentización cuadrática al analizar una consulta PromQL con una larga secuencia final de caracteres no reconocidos (p. ej., un valor `FixedString` rellenado con bytes NUL): el análisis de una entrada no válida de un megabyte mantenía ocupado un hilo durante decenas de minutos y no se podía cancelar, porque se produce durante el análisis de la consulta. Ahora el analizador se detiene en el primer error. [#112944](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112944) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió que `intDiv` sobre una columna no constante con el divisor constante -1 desbordara silenciosamente la división del número con signo mínimo (p. ej., `intDiv(-9223372036854775808, -1)`) en lugar de lanzar la excepción `ILLEGAL_DIVISION`, como hacen las demás rutas de ejecución. Este desbordamiento silencioso también podía producir resultados incorrectos en `ORDER BY`/`DISTINCT`, porque la optimización de lectura en orden trata correctamente `intDiv` por una constante negativa como monótona, y el valor desbordado rompía el orden resultante. [#113048](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113048) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió el error `UNKNOWN_IDENTIFIER` con `enable_analyzer = 0` cuando un `WHERE` hace referencia a una columna generada por `untuple` dentro de una subconsulta, por ejemplo `SELECT t.keys FROM (SELECT untuple(arrayJoin(m)) AS t FROM ...) WHERE t.values > 0`. La reescritura de `enable_optimize_predicate_expression` trasladaba dicho predicado a la subconsulta como un `HAVING`, donde el nombre todavía no existe. [#113760](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113760) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron resultados incorrectos en `JOIN` con `join_algorithm = 'partial_merge'` cuando el lado derecho incluye totales: el lado derecho podía quedar sin fusionar, de modo que las uniones `LEFT` sustituían coincidencias reales por valores predeterminados y las uniones `INNER`/`RIGHT` no devolvían ninguna fila. En la ruta de filas no unidas de `RIGHT`/`FULL`, ese mismo estado desreferenciaba un puntero nulo, lo que provocaba la caída del servidor. [#113936](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113936) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron resultados incorrectos en `SELECT DISTINCT` con un `LIMIT` que debe leer toda su entrada: `LIMIT n WITH TIES` descartaba filas empatadas, `exact_rows_before_limit = 1` devolvía un `rows_before_limit_at_least` truncado y `GROUP BY ... WITH TOTALS` calculaba la fila de totales a partir de solo una parte inicial del flujo. [#114025](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114025) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un `LOGICAL_ERROR` («Unexpected number of kept output positions after removing unused columns from `ReadFromMergeTree`») que generaba un `SELECT ... FINAL` cuyo `PREWHERE` usa una columna que `FINAL` necesita para la fusión (`ver`, `is_deleted`, `sign`) sin seleccionar dicha columna. [#114746](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114746) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un problema de duración de vida en el vaciado de INSERT asíncronos, el procesamiento de vistas materializadas y `EXPLAIN ANALYZE` que podía provocar el acceso a un estado de seguimiento de consultas ya expirado. [#114940](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114940) ([azat](https://github.com/azat)). * Se corrigió que `CREATE QUOTA` y `ALTER QUOTA` descartaran silenciosamente todos los bloques `FOR INTERVAL` salvo el último cuando se omitía la coma que separa los intervalos. La sentencia se ejecutaba sin errores, pero no aplicaba ninguno de los límites anteriores. Ahora los intervalos vuelven a acumularse, como ocurría antes de 2020. [#115320](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115320) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `randConstant` devolviera dos valores distintos en una misma consulta cuando sus llamadas tenían alias diferentes. Según la documentación, `randConstant` mantiene un único valor durante toda la consulta, y `SELECT randConstant() = randConstant()` ya devolvía `1`, pero al añadir alias, como en `SELECT randConstant() AS a, randConstant() AS b`, se obtenían dos valores sin relación entre sí. [#115384](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115384) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió que `SELECT count()` no terminara nunca, o devolviera un número de filas inventado, al leer un archivo `MsgPack` o `ProtobufList` corrupto. La ruta optimizada de `optimize_count_from_files` contaba filas sin exigir que la posición de lectura avanzara, de modo que un archivo `ProtobufList` de dos bytes generaba miles de millones de filas y la consulta nunca terminaba. Ahora este tipo de entrada se rechaza con el mismo error que produce la ruta de lectura ordinaria. [#115884](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115884) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `broken_data_files` en `system.distribution_queue` y la métrica `BrokenDistributedFilesToInsert` indicaran siempre `0`: al escanear la cola de inserción asíncrona durante el inicio, `DistributedAsyncInsertDirectoryQueue::initializeFilesFromDisk` contabilizaba los bytes dañados, pero nunca incrementaba el contador de archivos dañados. [#92124](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92124) ([squalfof](https://github.com/squalfof)).

Otras correcciones de errores

* Las consultas secundarias ejecutadas como parte de consultas internas ahora se registran como consultas internas. [#108506](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108506) ([mstetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)). * Se corrige que una columna DEFAULT ausente en una parte se rellenara con el valor predeterminado del tipo en lugar de con la expresión DEFAULT cuando la condición PREWHERE se dividía en varios pasos de lectura. [#111795](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111795) ([yariks5s](https://github.com/yariks5s)). * Las cuotas con clave `normalized_query_hash` ahora contabilizan todos los recursos (`read_rows`, `read_bytes`, `result_rows`, `result_bytes`, `execution_time`, `written_bytes`, `errors`) por patrón de consulta, igual que los contadores de número de consultas, en lugar de imputarlos a un único bucket compartido por usuario. [#107681](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107681) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige que `connect_timeout` y los tiempos de espera de lectura y escritura de MySQL no surtieran efecto: un intento de conexión a un servidor MySQL que no respondía podía quedarse bloqueado más de dos minutos incluso con `connect_timeout = 1`, porque las señales periódicas del perfilador de consultas por muestreo reiniciaban una y otra vez el plazo interno de sondeo del cliente de MySQL. [#109592](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109592) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrige que el tiempo de espera de bloque de las inserciones en streaming (`input_format_max_block_wait_ms`) pudiera no expirar nunca mientras el perfilador de consultas estaba activo: el sondeo del descriptor de archivo se reiniciaba con el tiempo de espera completo tras cada señal del perfilador, por lo que una fuente de entrada bloqueada podía retrasar indefinidamente el vaciado del bloque parcial en lugar de vaciarlo al alcanzar el límite de espera. [#109602](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109602) ([tiandiwonder](https://github.com/tiandiwonder)). * Se corrige un `LOGICAL_ERROR` (`std::length_error`) cuando una consulta con la configuración experimental `make_distributed_plan = 1` usaba un valor muy grande de `distributed_plan_default_reader_bucket_count` o `distributed_plan_default_shuffle_join_bucket_count`. Ahora estos valores se rechazan con `INVALID_SETTING_VALUE`. [#109770](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109770) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige `distinct_overflow_mode = 'break'`: DISTINCT ahora devuelve el resultado parcial acumulado hasta el límite y deja de leer la fuente, tal como indica la documentación. Antes, el fragmento que superaba `max_rows_in_distinct` / `max_bytes_in_distinct` se descartaba (lo que producía resultados truncados o vacíos) y la consulta seguía leyendo e insertando en el conjunto hash hasta el final de la entrada, lo que podía acabar en `MEMORY_LIMIT_EXCEEDED`. [#110075](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110075) ([skuznetsov-clickhouse](https://github.com/skuznetsov-clickhouse)). * Se corrige que `optimize_aggregation_in_order` ignorara la cancelación de consultas. `AggregatingInOrderTransform` ahora comprueba si se ha cancelado la consulta mientras agrega un fragmento, de modo que una consulta detenida mediante `KILL QUERY` o por `max_execution_time` (con el valor predeterminado `timeout_overflow_mode = 'throw'`) se detiene de inmediato en lugar de procesar el fragmento entero hasta el final. [#110104](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110104) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige una terminación abrupta del servidor (en compilaciones de depuración y con sanitizador) cuando un valor de una fuente PostgreSQL de la familia `mysql`/`postgresql`/`sqlite` se leía en un tipo declarado al que no se puede convertir (por ejemplo, una columna `text` declarada como `Int32`). Ahora esta discrepancia de tipos se notifica como un error de consulta en lugar de detener el servidor. [#110264](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110264) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige una terminación abrupta del servidor al analizar determinadas consultas PRQL (`SET dialect = 'prql'`). Un pánico dentro del compilador `prqlc` abortaba el proceso en lugar de notificarse como un error de consulta. [#110316](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110316) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` cuando una política de filas y `additional_table_filters` hacen referencia a una misma columna que la consulta no selecciona por ningún otro motivo. [#111099](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111099) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un bloqueo en `randChiSquared`, `randStudentT`, `randFisherF` y `randBinomial` con parámetros extremos. La consulta no podía interrumpirse mediante `max_execution_time` ni `KILL QUERY`. Ahora estos parámetros se rechazan incluso cuando `max_rand_distribution_parameter` o `max_rand_distribution_trials` se establece en 0, y `max_rand_distribution_trials` ya no puede aumentarse por encima de su valor predeterminado de 10^9 para `randBinomial`. [#111909](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111909) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige `connection_pool_max_wait_ms` para que su valor documentado y predeterminado, `0`, signifique un tiempo de espera infinito. Una consulta que encontraba lleno el grupo de conexiones reintentaba en un bucle continuo, lo que consumía CPU y registraba `No free connections in pool. Waiting 0 ms.` en cada iteración. Ahora espera hasta que se devuelva una conexión al grupo. [#112380](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112380) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige que `replaceOne`, `replaceAll`, `replaceRegexpOne` y `replaceRegexpAll` ignoraran `max_execution_time` y `KILL QUERY`. Ahora cada llamada comprueba si se ha solicitado la cancelación mientras se ejecuta, de modo que un reemplazo de larga duración sobre un valor grande o un gran número de filas se detiene en lugar de ocupar un hilo del servidor hasta finalizar. Una llamada de este tipo no tiene un resultado parcial que devolver, por lo que con `timeout_overflow_mode = 'break'` notifica el vencimiento del plazo como un error: siempre que se evalúa como constante y, en la canalización, cuando este punto de control se alcanza antes de la comprobación entre bloques del ejecutor, que sigue deteniendo la consulta de forma silenciosa. [#112483](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112483) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `countSubstrings`, `countSubstringsCaseInsensitive` y `countSubstringsCaseInsensitiveUTF8` ignoraran `KILL QUERY` y `max_execution_time`: una llamada sobre muchas filas o con muchas coincidencias podía seguir ejecutándose durante minutos después de cancelar la consulta. [#113369](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113369) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un posible bloqueo de la consulta (durante `receive_timeout` segundos) cuando esta finaliza muy rápidamente en el initiator. [#113551](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113551) ([nickitat](https://github.com/nickitat)). * Se corrige que `countMatches` y `countMatchesCaseInsensitive` ignoraran `max_execution_time` y `KILL QUERY` al contar las coincidencias de un único valor grande, lo que mantenía en ejecución durante minutos una consulta ya cancelada. Con un argumento constante, la llamada se produce durante el análisis de la consulta, por lo que no existe ninguna canalización que pueda cancelarla. [#113886](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113886) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Una consulta podía cancelarse hasta 1 ms antes de que transcurriera su `max_execution_time` y fallaba con el mensaje contradictorio `Timeout exceeded: elapsed 999.672 ms, maximum: 1000 ms`. [#114559](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114559) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió una lectura fuera de límites en `pointInPolygon` con un polígono constante cuyo cuadro delimitador no está acotado, por ejemplo, cuando una coordenada alcanza `+-DBL_MAX`. Ahora estos polígonos se rechazan con `BAD_ARGUMENTS`, y un polígono con un anillo vacío se trata como si no tuviera interior. Anteriormente, la consulta podía devolver un resultado incorrecto o provocar la terminación abrupta del servidor en compilaciones con hardening o sanitizadores habilitados. [#115035](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115035) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige una condición de carrera que podía hacer que una consulta `STREAM BOUNDED` devolviera menos filas de las que se habían confirmado (committed) antes de su inicio; normalmente, ninguna. [#115543](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115543) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige el error `Unknown identifier` que se producía durante la optimización del plan de consulta con `make_distributed_plan = 1` cuando la columna de ordenación de una consulta con funciones de ventana pasa por un paso `Expression` que no la menciona. [#115890](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115890) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `h3kRing`, `h3HexRing`, `h3Line` y `h3ToChildren` ignoraran `max_execution_time` y `KILL QUERY` al expandir un bloque de filas. [#115893](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115893) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` en el lector nativo de Parquet V3 (tras una regresión previa) cuando un `PREWHERE` tenía conjunciones que compartían una expresión intermedia común. [#107059](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107059) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un bloqueo indefinido al escribir Parquet con `output_format_parquet_parallel_encoding` habilitado (el valor predeterminado) y `max_threads` mayor que 1. Si el codificador no lograba programar un thread adicional, su contador de threads activos sufría un subdesbordamiento y la escritura podía quedarse detenida de forma permanente en lugar de finalizar o informar de un error. [#112959](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112959) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una asignación de memoria ilimitada al leer un archivo Parquet cuya metadata Thrift declara una longitud de contenedor o de cadena mayor que la propia metadata. Ahora dicha longitud se rechaza en lugar de reservar memoria para ella. [#113212](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113212) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige una excepción `std::out_of_range` (`Logical error: 'std::exception. Code: 1001, type: std::out_of_range'`, que además aborta el servidor en compilaciones de depuración y con sanitizador) en el lector de Parquet v3 cuando una columna necesaria solo para evaluar el filtro se programaba para decodificarse después de que su slot de salida ya se hubiera eliminado. [#113956](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113956) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigen carreras de datos en los profile events y en el rastreador de memoria. [#112466](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112466) ([mstetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)). * Se corrige una posible carrera de datos en los profile events al usar la configuración `trace_profile_events_list` para escribir stack traces de determinados profile events en `system.trace_log`. [#113553](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113553) ([mstetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)). * Se corrigió que `intDivOrNull`, `moduloOrNull` y `positiveModuloOrNull` devolvieran `0` en lugar de `NULL`, y que `intDivOrNull` e `intDivOrZero` lanzaran una excepción en lugar de devolver `NULL` / `0`, cuando la división provoca una excepción de coma flotante (división por cero o `INT_MIN / -1`), también con argumentos mixtos con signo/sin signo. [#101976](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/101976) ([yariks5s](https://github.com/yariks5s)). * Se corrigió `IS DISTINCT FROM` para valores `Array` y `Map` comparados con `NULL`. [#103162](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/103162) ([ylw510](https://github.com/ylw510)). * Se corrigió `groupConcat` cuando se combinan las sintaxis paramétrica y de dos argumentos, por ejemplo `groupConcat(',', 2)(x, '/')`: el parámetro de límite de filas se descartaba silenciosamente, por lo que se devolvían todas las filas en lugar del número solicitado; ahora el delimitador del segundo argumento sobrescribe correctamente el parámetro. [#104882](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/104882) ([yariks5s](https://github.com/yariks5s)). * Se corrigen errores al usar CAST de unidades de intervalo menores a mayores. [#105058](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105058) ([yariks5s](https://github.com/yariks5s)). * Se corrigió un error lógico (`Assertion 'row < chunk.getNumRows()' failed`) en consultas `LIMIT ... WITH TIES` que se ejecutan con la canalización de lectura en orden (`optimize_read_in_order = 1` y `read_in_order_use_virtual_row_per_block = 1`). [#105102](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/105102) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió `Logical error: 'Pipeline stuck'` en consultas que usan `enable_sharding_aggregator = 1` junto con un `UNION ALL` y un `max_streams_for_union_step` menor que el ancho de la canalización. `BufferedShardByHashTransform` ahora finaliza los puertos de salida con la cola vacía en cuanto se agota su entrada, y sigue extrayendo datos de entrada cuando un puerto vacío solicitado no tiene nada que drenar, aunque una cola hermana haya alcanzado el límite de contrapresión. [#106251](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106251) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `removeDirectory` en discos de almacenamiento de objetos `plain` (como `s3_plain`) eliminara todos los archivos de un directorio no vacío como si se tratara de una eliminación recursiva. Ahora, intentar eliminar un directorio no vacío falla con `CANNOT_RMDIR`, y la eliminación recursiva gestiona el contenido de forma explícita. [#106281](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/106281) ([RinChanNOWWW](https://github.com/RinChanNOWWW)). * Se corrigió que las funciones definidas por el usuario `executable_pool` configuradas con `` no detectaran los cambios en el script subyacente. Anteriormente, solo `SYSTEM RELOAD FUNCTIONS` volvía a leer un script modificado; las recargas periódicas de `` seguían ejecutando la versión anterior. [#107087](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107087) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una carrera de datos en el colector de trazas global del servidor entre un hilo de trabajo que iniciaba su profiler y el apagado del servidor. [#107307](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107307) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió una interrupción poco frecuente del servidor durante el apagado (`std::future_error`, "The associated promise has been destructed prior to the associated state becoming ready") que se producía cuando una tarea programada mediante `threadPoolCallbackRunnerUnsafe` se descartaba de la cola del pool de hilos antes de ejecutarse. [#107383](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107383) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error lógico de `FileLog` (`Last stored last_written_position in meta file ... is bigger than current last_written_pos`) que podía producirse cuando un archivo supervisado se eliminaba y se volvía a crear reutilizando el mismo inodo. [#107617](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/107617) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió que `toTime64` y `CAST(... AS Time64)` no ajustaran los valores fuera de rango al rango de `Time64` en los modos de desbordamiento `saturate` e `ignore`, lo que podía dar lugar a valores que se mostraban igual pero que, al compararse, resultaban distintos. [#108028](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108028) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió el tratamiento incorrecto de las aserciones de ancho cero (`\b`, `^`, `$`) en las funciones de expresión regular de tipo "match all" `extractAll`, `extractAllGroupsVertical`, `extractAllGroupsHorizontal`, `countMatches` y `splitByRegexp`. Por ejemplo, `extractAll('new york is the greatest', '\b(\w)')` ahora devuelve correctamente la primera letra de cada palabra en lugar de todas las letras. [#108047](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108047) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigieron resultados incorrectos al usar `hasToken` en índices de texto con un tokenizador distinto de `splitByNonAlpha`. [#108066](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108066) ([rschu1ze](https://github.com/rschu1ze)). * Se corrigió que `toStartOfInterval` y `dateTrunc` devolvieran un valor redondeado en lugar del inicio del intervalo que lo contiene cuando la entrada tiene una precisión mayor que la unidad del intervalo; por ejemplo, `toStartOfInterval(toDateTime64('2023-10-09 10:11:12.000999', 6), INTERVAL 1 millisecond)` devolvía `10:11:12.001` en lugar de `10:11:12.000`. La sobrecarga con un origen explícito también se veía afectada. [#108186](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108186) ([yariks5s](https://github.com/yariks5s)). * Se corrigieron `replaceRegexpOne` y `replaceRegexpAll` para que `.` coincida con caracteres de nueva línea de forma predeterminada, en coherencia con otras funciones de expresiones regulares. [#108265](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108265) ([linjiayu1025-collab](https://github.com/linjiayu1025-collab)). * Se corrige que las condiciones de las operaciones ligeras UPDATE/DELETE se evaluaran dos veces. [#108323](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108323) ([ofeliacode](https://github.com/ofeliacode)). * Se corrige `arrayPartialSort()` con un argumento de límite no constante. [#108327](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108327) ([vitlibar](https://github.com/vitlibar)). * Se corrigió que las funciones de expresiones regulares (`match`, `extract`, `extractAll`, `replaceRegexpOne`, `replaceRegexpAll`, etc.) devolvieran resultados incorrectos sin avisar cuando el patrón contenía un byte NUL (`\0`). Ahora el NUL se trata como un byte literal ordinario, en coherencia con RE2. [#108427](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108427) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige que `changeYear`/`changeMonth`/`changeDay`/`changeHour`/`changeMinute`/`changeSecond` sobre un argumento `DateTime64(N)` crearan la columna de resultado con la escala predeterminada fija (3) en lugar de `N`. Los valores se calculaban con escala `N`, pero el objeto de columna declaraba escala 3, lo que lo dejaba estructuralmente incoherente con su tipo. [#108551](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108551) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un `LOGICAL_ERROR` ("Trying to extract chunk from ChunkBuffer before all inputs are finished") cuando una operación de conjuntos (`INTERSECT` / `UNION ALL` / `EXCEPT`) combina ramas que usan subconsultas correlacionadas y `correlated_subqueries_default_join_kind = 'left'`. [#108554](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108554) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigieron errores de `DateTime64` en `changeYear`, `changeMonth`, `changeDay`, `changeHour`, `changeMinute` y `changeSecond`: las entradas con precisión de nanosegundos (escala 9) ya no lanzan `DECIMAL_OVERFLOW`, y las entradas con fracciones de segundo anteriores a la época Unix ahora devuelven el segundo de calendario correcto. [#108681](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108681) ([takumihara](https://github.com/takumihara)). * Se evita una salida excesiva en el log del servidor y un mensaje de error desmesurado al compilar una expresión regular muy grande (por ejemplo, un patrón `LIKE` o `match` con cientos de miles de comodines); ahora estos patrones fallan con un error `CANNOT_COMPILE_REGEXP` claro. [#108821](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108821) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Se corrige que `reinterpret(x, 'Decimal128(scale)')` (y los tipos de destino `Decimal32`/`Decimal64`/`Decimal256`/`DateTime64`) produjera una columna de resultado cuya escala interna era la de origen en lugar de la escala de destino solicitada cuando el origen y el destino tenían el mismo tipo físico. Los valores eran correctos, pero el objeto de columna era estructuralmente incoherente con su tipo declarado. [#108878](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108878) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un comportamiento no definido al convertir a cadena un tipo de paquete de protocolo fuera de rango (p. ej., en los mensajes de error "Unexpected packet from server" / "Received ... packet") en una conexión desincronizada o sometida a fuzzing. [#108885](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108885) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige que `changeYear`/`changeMonth`/`changeDay`/`changeHour`/`changeMinute`/`changeSecond` sobre `DateTime64(N)` construyeran la columna de resultado con la escala predeterminada fija de 3 en lugar de `N`, y que `timeSlots` sobre `DateTime64` ignorara la escala del argumento opcional `Size` en su tipo de retorno declarado. En ambos casos se producía una columna cuya escala física no coincidía con su tipo declarado, lo que provocaba un `LOGICAL_ERROR` (`writeSlice expects same column types`) cuando el resultado se pasaba a `arrayPushBack`/`arrayPushFront`/`arrayConcat`; además, `timeSlots` con la escala máxima en `Size` devolvía marcas de tiempo incorrectas. [#108994](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/108994) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigen los incrementos no monótonos de ProfileEvents [#109180](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109180) ([azat](https://github.com/azat)). * Se corrige que las proporciones de `SAMPLE` con un exponente cuya magnitud desborda `Int32` (p. ej., `SAMPLE 1e-3000000000`) se trataran silenciosamente como `SAMPLE 1`. [#109197](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109197) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Se corrigieron dos errores en la ruta `DateTime64` de `toUTCTimestamp`/`fromUTCTimestamp` (y sus alias `to_utc_timestamp`/`from_utc_timestamp`) y de `toTime64`. El primero, un desbordamiento de entero con signo cerca del límite de `Int64` (ahora se calcula en `Int128` y se acota al rango representable). El segundo, un resultado incorrecto para valores fraccionarios negativos cerca de un límite de desplazamiento de zona horaria: la separación de los segundos truncaba hacia cero, por lo que `timezoneOffset()` examinaba el segundo siguiente y podía situarse en el lado equivocado de un cambio de horario de verano o de desplazamiento. [#109738](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109738) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió un error lógico (`column->size() == num_rows`) cuando la expresión de filtro de una política de filas usa `arrayJoin`; ahora estos filtros se rechazan. [#109753](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109753) ([Algunenano](https://github.com/Algunenano)). * Se corrigió que `generateRandomStructure()` generara ocasionalmente una cadena de estructura no válida con dos tipos de datos concatenados (por ejemplo, `Decimal32(7)IPv4`) cuando el anidamiento de tipos superaba el límite interno de profundidad, lo que impedía analizar el resultado. [#109928](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109928) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió la propagación de la configuración de la consulta en `accurateCastOrDefault` y la conservación de los `NULL` de origen codificados por `Dynamic` y `Variant`. [#109946](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/109946) ([Avogar](https://github.com/Avogar)). [#114912](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114912) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigen `max_bytes_in_distinct` y `max_bytes_in_set`: las claves de tipo cadena se almacenan en un arena que no se contabilizaba en las comprobaciones de límites, por lo que DISTINCT / IN sobre claves de tipo cadena podía retener memoria que superaba el límite de bytes en todo el volumen de las claves (sin cota en función de la longitud de la clave). Ahora los límites tienen en cuenta el arena, tal como indica su documentación; las consultas con claves de tipo cadena cercanas a un límite de bytes pueden alcanzarlo antes (como corresponde). [#110120](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110120) ([skuznetsov-clickhouse](https://github.com/skuznetsov-clickhouse)). * Se corrigió la lectura de archivos Npy con dimensiones internas de tamaño cero para que las filas materializadas y los resultados de `count()` optimizados y no optimizados coincidan. [#110146](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110146) ([qiuyanjun888](https://github.com/qiuyanjun888)). * Se corrige un error lógico (aborto del servidor en builds de depuración/sanitizer) cuando las funciones `indexHint`/`ignore`/`isZeroOrNull` reciben un argumento cuyo tipo se resuelve como `Nothing`, p. ej., dentro de expresiones como `indexHint(assumeNotNull(materialize(NULL)))`. [#110192](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110192) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige la lectura de archivos en discos `plain_rewritable` después de que una ruta existente se reescribiera con contenido de distinto tamaño: los metadatos en memoria conservaban el tamaño de archivo obsoleto, lo que podía hacer fallar las lecturas con `UNEXPECTED_END_OF_FILE`. [#110304](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110304) ([thevar1able](https://github.com/thevar1able)). * Se rechazan los valores de `vector_search_index_fetch_multiplier` inferiores a 1.0 para evitar resultados vacíos en búsquedas ANN cuando el número calculado de elementos a recuperar se trunca a cero. [#110452](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110452) ([tamish560](https://github.com/tamish560)). * Se corrige un error esporádico `Cannot parse string ... as UInt64 ... While executing ValuesBlockInputFormat` que podía producirse al insertar valores cuyas expresiones contienen una conversión numérica como `initializeAggregation('sumState', 0::UInt64)`. [#110637](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110637) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige que `readWKT` rechazara cadenas WKT con espacios en blanco iniciales (p. ej., `readWKT(' POINT(1 2)')`), que sí aceptan los lectores tipados `readWKTPoint`/`readWKTPolygon`/... y la gramática WKT. [#110706](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110706) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige un fallo del servidor (división entera por cero) al consumir una cuota con un intervalo de duración cero (por ejemplo, CREATE QUOTA q FOR INTERVAL 0 SECOND MAX queries = 1000). Ahora, al crear la cuota, se rechazan las duraciones de intervalo no positivas. [#110846](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110846) ([PedroTadim](https://github.com/PedroTadim)). * Se corrige un fallo en builds FIPS al usar una clave SSH Ed25519 (`CREATE USER ... IDENTIFIED WITH ssh_key ... TYPE 'ssh-ed25519'`, o una clave de este tipo en `users.xml`). Ed25519 no está aprobado por FIPS, por lo que ahora estas claves se rechazan con un error `LIBSSH_ERROR` explícito. [#110891](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110891) ([thevar1able](https://github.com/thevar1able)). * Las funciones de distancia transpuestas sobre `QBit` (`cosineDistanceTransposed`, `L2DistanceTransposed`, `dotProductTransposed`) ahora usan una reconstrucción acotada de baja precisión de un valor truncado a `precision` planos de bits, en lugar de reconstruirlo en la arista inferior de la celda gruesa (con los bits descartados rellenados con ceros). El relleno con ceros sesgaba todos los valores reconstruidos hacia cero y resultaba degenerado con baja precisión: para `QBit(BFloat16)` con precisión 1 solo se conserva el bit de signo, por lo que todos los valores se reconstruían como `±0.0` y la distancia era la misma constante para todas las filas, sin aportar ninguna información de ordenación. Ahora la reconstrucción depende de qué bits se descartan: los códigos `Int8` sin procesar se reconstruyen en el centro de su celda (en línea con la reconstrucción `Lloyd-Max` que ya usaba la ruta `...TransposedQuantized`); un valor de coma flotante con precisión 1 se convierte en una cuantización de signo propiamente dicha; un valor de coma flotante que conserva todo su exponente y descarta solo bits de la mantisa se reconstruye en el punto medio acotado dentro de su propia binada (mientras que un cero real o `±0.0` se mantiene exactamente en cero y la celda no finita se trata aparte para que `±inf` siga siendo exactamente infinito; véase la nota siguiente sobre la celda ambigua de `NaN`); y mientras aún se truncan bits del exponente se mantiene la arista inferior acotada, de modo que una `precision` menor sacrifica exactitud a cambio de velocidad sin inflar una magnitud en varios órdenes. Los resultados de precisión completa no cambian. [#110911](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110911) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige una lectura fuera de rango en el lector ORC nativo durante la inferencia de esquema de un archivo ORC corrupto cuyo árbol de tipos declara más columnas que codificaciones de columna hay en el pie de la franja. Ahora se rechaza con `CANNOT_EXTRACT_TABLE_STRUCTURE` en lugar de abortar el servidor en builds de depuración o con sanitizador. [#110967](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/110967) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Ahora cada clave SSH cuenta de forma individual para el límite `max_authentication_methods_per_user`, de modo que el límite se aplica de forma coherente independientemente de la sintaxis. Anteriormente, varias claves en un único método `ssh_key` contaban como una sola. [#111181](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111181) ([TheMC47](https://github.com/TheMC47)). * Los catálogos REST de Iceberg ahora notifican las credenciales caducadas junto con el error subyacente, en lugar de devolver silenciosamente `UNKNOWN_TABLE`. [#111379](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111379) ([alesapin](https://github.com/alesapin)). * Se corrige que `readWKTPoint`/`readWKT` devolvieran coordenadas sin inicializar (escalar) o de la fila anterior (vectorizado) para un punto vacío con etiqueta de dimensión, como `POINT M EMPTY`. Estas entradas ahora se rechazan con `CANNOT_PARSE_TEXT`, de forma coherente con `POINT EMPTY`. [#111517](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111517) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * La creación de estadísticas `minmax` ahora emite una advertencia en lugar de lanzar una excepción. [#111785](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/111785) ([hanfei1991](https://github.com/hanfei1991)). * `randBinomial` sigue pudiendo usarse con las probabilidades degeneradas `0` y `1` para cualquier número de ensayos. [#112021](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112021) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige que `system.s3_queue_settings` mostrara valores incorrectos para `bucketing_mode`, `partitioning_mode`, `partition_regex` y `partition_component`. [#112300](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112300) ([bharatnc](https://github.com/bharatnc)). * Ahora se indica la posición correcta de los errores en las consultas PromQL. [#112494](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112494) ([fallintoplace](https://github.com/fallintoplace)). * `SYSTEM DISABLE FAILPOINT` ahora rechaza los nombres de fail point inexistentes y genera `BAD_ARGUMENTS`, como ya hacía `SYSTEM ENABLE FAILPOINT`. Anteriormente, un nombre mal escrito devolvía un resultado correcto pero dejaba habilitado el fail point en cuestión, sin ninguna indicación de que no se había deshabilitado nada. [#112680](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112680) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrige una lectura con tipo incorrecto de una subcolumna de elemento `Nested` cuya columna se había eliminado y vuelto a añadir. Al seleccionar dicha subcolumna junto con su propia columna principal, se devolvía el elemento completo en la posición de la subcolumna mientras el bloque seguía declarando el tipo del elemento, lo que producía valores arbitrarios en las builds de release y un error lógico en las builds de depuración y con sanitizador. [#112769](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112769) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se rechazan las duraciones de PromQL cuyas unidades están repetidas o no están ordenadas de mayor a menor. [#112954](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/112954) ([fallintoplace](https://github.com/fallintoplace)). * Se corrige un comportamiento no definido (puntero nulo pasado a `memcpy`) en `replaceRegexpOne`/`replaceRegexpAll` cuando la cadena de reemplazo sustituye un grupo de captura que no participó en la coincidencia, p. ej., `replaceRegexpAll('abc', '(a)|(b)', '\\2')`. [#113012](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113012) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrige una incompatibilidad por la que los índices de texto creados en ClickHouse 26.3 con el tokenizador `unicode_word` no podían cargarse en versiones posteriores [#113061](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113061) ([rschu1ze](https://github.com/rschu1ze)). * Se rechazan los puntos de código sustitutos de Unicode no válidos en las secuencias de escape de cadenas de PromQL. [#113203](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113203) ([fallintoplace](https://github.com/fallintoplace)). * Se rechazan las secuencias de escape entre delimitadores no válidas en las cadenas de PromQL. [#113587](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113587) ([fallintoplace](https://github.com/fallintoplace)). * Se corrige `theilsU` sobre una trama de ventana, que devolvía un valor arbitrario en lugar de 0 cuando el primer argumento era constante dentro de la trama. [#113691](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/113691) ([alexey-milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)). * Se corrigió el código de error notificado para algunas columnas mal formadas serializadas con `Replicated` y recibidas a través del protocolo nativo: ahora se rechazan con `INCORRECT_DATA` en lugar de `LOGICAL_ERROR` (que abortaba el servidor en compilaciones de depuración y con sanitizador). [#114186](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114186) ([Avogar](https://github.com/Avogar)). * Se corrigen los literales `Time64` y las constantes de listas `IN` incorrectos, a menudo con el signo invertido, que se generaban cuando el reescalado de un `Decimal64` de menor escala desbordaba `Int64`. Ahora dicha conversión notifica `DECIMAL_OVERFLOW`, en consonancia con la rama de `DateTime64` y con `CAST` explícito. [#114546](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114546) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se admiten nombres de métricas y etiquetas entre comillas en los selectores de PromQL. [#114551](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114551) ([fallintoplace](https://github.com/fallintoplace)). * Se corrigió un problema por el que las tablas `ReplicatedMergeTree` permanecían indefinidamente en modo de solo lectura tras un intento fallido de inicio ejecutado a través del hilo de adjunción. El reintento de reinicio ahora se programa correctamente, lo que restablece la recuperación automática y sus comprobaciones de sesión. [#114802](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114802) ([azat](https://github.com/azat)). * `timeSeriesRange` y `timeSeriesFromGrid` lanzaban un falso `DECIMAL_OVERFLOW` para marcas de tiempo anteriores a 1970 porque las marcas de tiempo de inicio y fin se leían como valores sin signo. Además, para marcas de tiempo `DateTime`/`UInt32`, el paso se truncaba silenciosamente a sus 32 bits inferiores. Ahora todos los cálculos se realizan en `Int64`. [#114815](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114815) ([vitlibar](https://github.com/vitlibar)). * Se corrigió una posible excepción en las inserciones asíncronas después de que una consulta fallara con `MEMORY_LIMIT_EXCEEDED`, y se corrigió `async_insert_queue_flush_on_shutdown` para que las inserciones en cola se vacíen durante el apagado del servidor. [#114839](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/114839) ([azat](https://github.com/azat)). * Se corrigió una excepción `out_of_range` lanzada como error interno `Code: 1001` cuando un patrón de `sequenceMatch`, `sequenceCount` o `sequenceMatchEvents` contenía el número de evento `0`, por ejemplo `sequenceMatch('(?0)')`. Ahora dicho patrón se rechaza con `BAD_ARGUMENTS`. Una condición temporal que contenía únicamente un signo, como `sequenceMatch('(?1)(?t>+)(?2)')`, se trataba silenciosamente como `(?t>0)` y ahora se rechaza con `SYNTAX_ERROR`. [#115056](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115056) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigió el mensaje de error de `geoToH3`, que indicaba una posición de argumento y un tipo incorrectos cuando una coordenada no era `Float64`. Con el valor predeterminado `geotoh3_argument_order = 'lat_lon'`, el mensaje hacía referencia al otro argumento y mostraba el tipo de este. [#115503](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115503) ([groeneai](https://github.com/groeneai)). * Se corrigen caracteres de escape con barra invertida no válidos en los índices text, tokenbf\_v1 y ngrambf\_v1. [#115634](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/115634) ([ahmadov](https://github.com/ahmadov)). * Se corrige un problema por el que el servidor no podía iniciarse cuando la variable de entorno `TZ` estaba vacía. [#68921](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/68921) ([ardenwick](https://github.com/ardenwick)).