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[Doc] Update Feature Support for Iceberg (backport #63288) (#63399) 

Signed-off-by: 絵空事スピリット <wanglichen@starrocks.com>
Co-authored-by: 絵空事スピリット <wanglichen@starrocks.com>
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GPG Key ID: B5690EEEBB952194
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4
docs/en/data_source/feature-support-data-lake-analytics.md
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@ -196,7 +196,9 @@ From v3.3.0 onwards, StarRocks supports the metadata reading and caching policie
### Iceberg views
StarRocks supports querying Iceberg views from v3.3.2 onwards. Currently, only Iceberg views created through StarRocks are supported.
StarRocks supports querying Iceberg views from v3.3.2 onwards and creating Iceberg views since v3.5.
Currently, only Iceberg views created through StarRocks are supported. Starting with v3.5, adding StarRocks syntax style definitions to existing Iceberg views is supported.
### Query statistics interfaces

3
docs/en/using_starrocks/async_mv/feature-support-asynchronous-materialized-views.md
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@ -74,6 +74,7 @@ This document outlines the boundaries of competence for asynchronous materialize
| [Align partitions with time granularity rollup (STRING type)](use_cases/create_partitioned_materialized_view.md#align-partitions-with-time-granularity-rollup) | Create a materialized view whose partitioning granularity is larger than that of the base table by using the `date_trunc` function on the Partitioning Key. The Partitioning Key must be the STRING type. | v3.1.4+<br />v3.2+ |
| [Align partitions at a customized time granularity](use_cases/create_partitioned_materialized_view.md#align-partitions-at-a-customized-time-granularity) | Create a materialized view and customize the time granularity for its partitions by using the `date_trunc` function with the `time_slice` or `date_slice` function. | v3.2+ |
| [Align partitions with multiple base tables](use_cases/create_partitioned_materialized_view.md#align-partitions-with-multiple-base-tables) | Create a materialized view whose partitions are aligned with those of multiple base tables, as long as the base tables use the same type of Partitioning Key. | v3.3+ |
| [Align multiple partition columns](use_cases/create_partitioned_materialized_view.md#align-multiple-partition-columns) | Specify multiple partition columns for the materialized view, and one-to-one map them to the partition columns of the base tables. | v3.5+ |
**Different Join Methods**
@ -86,7 +87,7 @@ This document outlines the boundaries of competence for asynchronous materialize
| External Data Source | Supported Scenario and Version(s) | Stable Version(s) |
| :----------------------- | :----------------------------------------------------------- | :-------------------- |
| Hive | <ul><li>Non-partitioned table: v2.5.4 & v3.0+</li><li>DATE and DATETIME-type partition: v2.5.4 & v3.0+</li><li>Transforming STRING-type Partition Key to DATE-type: v3.1.4 & v3.2+</li><li>Materialized views on Hive View: To be supported</li><li>Multi-level partitioning: To be supported</li></ul> | v2.5.13+<br />v3.0.6+<br />v3.1.5+<br />v3.2+ |
| Iceberg | <ul><li>Non-partitioned table: v3.0+</li><li>DATE and DATETIME-type partition: v3.1.4 & v3.2+</li><li>Transforming STRING-type Partition Key to DATE-type: v3.1.4 & v3.2+</li><li>Materialized views on Iceberg View: To be supported</li><li>Partition Transform: v3.2.3</li><li>Partition-level refresh: v3.1.7 & v3.2.3</li><li>Multi-level partitioning: To be supported</li></ul> | v3.1.5+<br />v3.2+ |
| Iceberg | <ul><li>Non-partitioned table: v3.0+</li><li>DATE and DATETIME-type partition: v3.1.4 & v3.2+</li><li>Transforming STRING-type Partition Key to DATE-type: v3.1.4 & v3.2+</li><li>Materialized views on Iceberg View: To be supported</li><li>Partition Transform: v3.2.3</li><li>Partition-level refresh: v3.1.7 & v3.2.3</li><li>Multi-level partitioning: v3.5+</li></ul> | v3.1.5+<br />v3.2+ |
| Hudi | <ul><li>Non-partitioned table: v3.2+</li><li>DATE and DATETIME-type partition: v3.2+</li><li>Multi-level partitioning: To be supported</li></ul> | Not Stable |
| Paimon | <ul><li>Non-partitioned table: v2.5.4 & v3.0+</li><li>DATE and DATETIME-type partition: To be supported</li><li>Multi-level partitioning: To be supported</li></ul> | Not Stable |
| DeltaLake | <ul><li>Non-partitioned table: v3.2+</li><li>Partitioned table: To be supported</li><li>Multi-level partitioning: To be supported</li></ul> | Not Stable |

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docs/ja/data_source/feature-support-data-lake-analytics.md
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@ -198,7 +198,9 @@ v3.3.0以降、StarRocksは上記のメタデータ読み取りおよびキャ
### Iceberg ビュー
StarRocks は v3.3.2 以降、Iceberg ビューのクエリをサポートしています。現在、StarRocks を通じて作成された Iceberg ビューのみがサポートされています。
StarRocks は、v3.3.2 以降、Iceberg ビューのクエリにサポートし、v3.5 以降、Iceberg ビューの作成にサポートしています。
現在、StarRocks を通じて作成された Iceberg ビューのみがサポートされています。v3.5 から、既存の Iceberg ビューに StarRocks の構文スタイル定義を追加できるようになりました。
### クエリ統計インターフェース

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docs/ja/using_starrocks/async_mv/feature-support-asynchronous-materialized-views.md
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@ -74,6 +74,7 @@ sidebar_label: 機能サポート
| [時間粒度ロールアップでパーティションを揃える (STRING 型)](use_cases/create_partitioned_materialized_view.md#align-partitions-with-time-granularity-rollup) | `date_trunc` 関数をパーティションキーに使用して、ベーステーブルよりも大きなパーティショニング粒度を持つマテリアライズドビューを作成します。パーティションキーは STRING 型である必要があります。 | v3.1.4+<br />v3.2+ |
| [カスタマイズされた時間粒度でパーティションを揃える](use_cases/create_partitioned_materialized_view.md#align-partitions-at-a-customized-time-granularity) | `date_trunc` 関数と `time_slice` または `date_slice` 関数を使用して、パーティションの時間粒度をカスタマイズしたマテリアライズドビューを作成します。 | v3.2+ |
| [複数のベーステーブルでパーティションを揃える](use_cases/create_partitioned_materialized_view.md#align-partitions-with-multiple-base-tables) | 複数のベーステーブルのパーティションと揃えたマテリアライズドビューを作成します。ベーステーブルが同じタイプのパーティションキーを使用している限り可能です。 | v3.3+ |
| [マルチパーティション列整列](use_cases/create_partitioned_materialized_view.md#align-multiple-partition-columns) | マテリアライズドビューに複数のパーティション列を指定し、ベーステーブルのパーティション列を 1 つずつマッピングします。 | v3.5+ |
**異なるジョイン方法**
@ -86,7 +87,7 @@ sidebar_label: 機能サポート
| 外部データソース | サポートされるシナリオとバージョン | 安定バージョン |
| :----------------------- | :----------------------------------------------------------- | :-------------------- |
| Hive | <ul><li>非パーティションテーブル: v2.5.4 & v3.0+</li><li>DATE および DATETIME 型パーティション: v2.5.4 & v3.0+</li><li>STRING 型パーティションキーを DATE 型に変換: v3.1.4 & v3.2+</li><li>Hive View 上のマテリアライズドビュー: サポート予定</li><li>多層パーティショニング: サポート予定</li></ul> | v2.5.13+<br />v3.0.6+<br />v3.1.5+<br />v3.2+ |
| Iceberg | <ul><li>非パーティションテーブル: v3.0+</li><li>DATE および DATETIME 型パーティション: v3.1.4 & v3.2+</li><li>STRING 型パーティションキーを DATE 型に変換: v3.1.4 & v3.2+</li><li>Iceberg View 上のマテリアライズドビュー: サポート予定</li><li>パーティショントランスフォーム: v3.2.3</li><li>パーティションレベルのリフレッシュ: v3.1.7 & v3.2.3</li><li>多層パーティショニング: サポート予定</li></ul> | v3.1.5+<br />v3.2+ |
| Iceberg | <ul><li>非パーティションテーブル: v3.0+</li><li>DATE および DATETIME 型パーティション: v3.1.4 & v3.2+</li><li>STRING 型パーティションキーを DATE 型に変換: v3.1.4 & v3.2+</li><li>Iceberg View 上のマテリアライズドビュー: サポート予定</li><li>パーティショントランスフォーム: v3.2.3</li><li>パーティションレベルのリフレッシュ: v3.1.7 & v3.2.3</li><li>多層パーティショニング: v3.5+</li></ul> | v3.1.5+<br />v3.2+ |
| Hudi | <ul><li>非パーティションテーブル: v3.2+</li><li>DATE および DATETIME 型パーティション: v3.2+</li><li>多層パーティショニング: サポート予定</li></ul> | 安定していない |
| Paimon | <ul><li>非パーティションテーブル: v2.5.4 & v3.0+</li><li>DATE および DATETIME 型パーティション: サポート予定</li><li>多層パーティショニング: サポート予定</li></ul> | 安定していない |
| DeltaLake | <ul><li>非パーティションテーブル: v3.2+</li><li>パーティションテーブル: サポート予定</li><li>多層パーティショニング: サポート予定</li></ul> | 安定していない |
@ -118,4 +119,4 @@ sidebar_label: 機能サポート
| クエリダンプ | マテリアライズドビューがクエリされたときにその情報をダンプします。 | v3.1+ |
| リフレッシュ監査ログ | マテリアライズドビューがリフレッシュされたときに監査ログに実行された SQL を記録します。 | v2.5.8+<br />v3.0.3+<br />v3.1+ |
| ヒット監査ログ | クエリがマテリアライズドビューに書き換えられたときに、ヒットしたマテリアライズドビューと候補マテリアライズドビューを監査ログに記録します。 | v3.1.4+<br />v3.2+ |
| 監視メトリクス | マテリアライズドビュー専用の監視メトリクス。 | v3.1.4+<br />v3.2+ |
| 監視メトリクス | マテリアライズドビュー専用の監視メトリクス。 | v3.1.4+<br />v3.2+ |

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docs/zh/data_source/feature-support-data-lake-analytics.md
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@ -196,7 +196,9 @@ Iceberg Catalog 支持 HMS、Glue 和 Tabular 作为其元数据服务。大多
### Iceberg 视图
StarRocks 从 v3.3.2 版本开始支持查询 Iceberg 视图。目前仅支持读取通过 StarRocks 创建的视图。
StarRocks 从 v3.3.2 版本开始支持查询 Iceberg 视图，并从 v3.5 版本开始支持创建 Iceberg 视图。
目前仅支持读取通过 StarRocks 创建的视图。从 v3.5 版本开始，支持为已有的 Iceberg 视图增加 StarRocks 语法风格的定义。
### 查询统计接口

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docs/zh/using_starrocks/async_mv/feature-support-asynchronous-materialized-views.md
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@ -74,6 +74,7 @@ sidebar_label: "能力边界"
| [时间粒度上卷对齐分区 (STRING 类型)](use_cases/create_partitioned_materialized_view.md#时间粒度上卷对齐分区) | 通过在分区键上使用 `date_trunc` 函数，创建一个分区粒度大于基表的物化视图。分区键必须为 STRING 类型。 | v3.1.4+<br />v3.2+ |
| [自定义时间粒度对齐分区](use_cases/create_partitioned_materialized_view.md#自定义时间粒度对齐分区) | 使用 `date_trunc` 函数与 `time_slice` 或 `date_slice` 函数自定义时间粒度来创建物化视图分区。 | v3.2+ |
| [多基表对齐分区](use_cases/create_partitioned_materialized_view.md#多基表对齐分区) | 如果多张基表的分区可以互相对齐，即基表使用相同类型的分区键，可以基于多张基表创建分区物化视图。 | v3.3+ |
| [多分区列对齐](use_cases/create_partitioned_materialized_view.md#多分区列对齐) | 为物化视图指定多个分区列，一一映射基表的分区列。 | v3.5+ |
**不同 Join 方式**
@ -86,7 +87,7 @@ sidebar_label: "能力边界"
| 外部数据源 | 支持场景和版本 | 稳定版本 |
| :----------------- | :----------------------------------------------------------- | :--------- |
| Hive | <ul><li>非分区表：v2.5.4 & v3.0+</li><li>DATE 和 DATETIME 类型分区：v2.5.4 & v3.0+</li><li>STRING 类型分区键转化为 DATE 类型：v3.1.4 & v3.2+</li><li>基于 Hive 视图的物化视图：待支持</li><li>多级分区：待支持</li></ul> | v2.5.13+<br />v3.0.6+<br />v3.1.5+<br />v3.2+ |
| Iceberg | <ul><li>非分区表：v3.0+</li><li>DATE 和 DATETIME 类型分区：v3.1.4 & v3.2+</li><li>STRING 类型分区键转化为 DATE 类型：v3.1.4 & v3.2+</li><li>基于 Iceberg 视图的物化视图：待支持</li><li>Partition Transform：v3.2.3</li><li>分区级刷新：v3.1.7 & v3.2.3</li><li>多级分区：待支持</li></ul> | v3.1.5+<br />v3.2+ |
| Iceberg | <ul><li>非分区表：v3.0+</li><li>DATE 和 DATETIME 类型分区：v3.1.4 & v3.2+</li><li>STRING 类型分区键转化为 DATE 类型：v3.1.4 & v3.2+</li><li>基于 Iceberg 视图的物化视图：待支持</li><li>Partition Transform：v3.2.3</li><li>分区级刷新：v3.1.7 & v3.2.3</li><li>多级分区：v3.5+</li></ul> | v3.1.5+<br />v3.2+ |
| Hudi | <ul><li>非分区表：v3.2+</li><li>DATE 和 DATETIME 类型分区：v3.2+</li><li>多级分区：待支持</li></ul> | 不稳定 |
| Paimon | <ul><li>非分区表：v2.5.4 & v3.0+</li><li>DATE 和 DATETIME 类型分区：待支持</li><li>多级分区：待支持</li></ul> | 不稳定 |
| DeltaLake | <ul><li>非分区表：v3.2+</li><li>分区表：待支持</li><li>多级分区：待支持</li></ul> | 不稳定 |

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docs/zh/using_starrocks/async_mv/use_cases/create_partitioned_materialized_view.md
View File

@ -271,7 +271,7 @@ GROUP BY
### 多分区列对齐
自 v3.4.1 起，异步物化视图支持多列分区表达式。您可以为物化视图指定多个分区列，一一映射基表的分区列。这使得基于物化视图的湖仓一体化方案得以实现，同时也能充分利用现有的 StarRocks 内表功能，提升 Lakehouse 的解决方案能力：
自 v3.5.0 起，异步物化视图支持多列分区表达式。您可以为物化视图指定多个分区列，一一映射基表的分区列。这使得基于物化视图的湖仓一体化方案得以实现，同时也能充分利用现有的 StarRocks 内表功能，提升 Lakehouse 的解决方案能力：
- **简化用户操作**：简化数据从湖上流转到 StarRocks 的过程。
- **加速查询性能**：在创建物化视图时复用内表功能，如 Colocate Group、Bitmap Index、Bloom Filter Index、Sort Key 和全局字典。对于直接基于基表的查询，物化视图会透明加速查询并自动改写。