NABEPNavegador de Analítica y Bases para Entornos de Producción
PostgreSQL18.1▲ 0.4%
Kafka4.2.0▲ 0.2%
Airflow3.1.0▼ 0.1%
dbt1.10▲ 0.3%
Boletín

Actualizaciones Recientes en Herramientas Clave: ClickHouse y dbt-core

El 18 de septiembre de 2026, ClickHouse y dbt-core lanzaron nuevas versiones de sus respectivos productos, la v26.8.7.19-lts y la v2.0.5.

Almacenes de datosPipelines de datos

El 18 de septiembre de 2026, el panorama de las herramientas de analítica y bases de datos recibió dos actualizaciones importantes. ClickHouse, conocido por su rendimiento en bases de datos analíticas, y dbt-core, una pieza clave en la construcción de pipelines de datos transformacionales, anunciaron nuevas versiones de sus respectivos productos. Estos lanzamientos son relevantes para los profesionales que gestionan infraestructuras de datos y necesitan mantener sus sistemas actualizados con las últimas innovaciones.

La base de datos analítica columnar ClickHouse, bajo el repositorio ClickHouse/ClickHouse, publicó la versión v26.8.7.19-lts. Esta edición fue lanzada oficialmente el 18 de septiembre de 2026. Las versiones 'long-term support' (LTS) se designan para proporcionar estabilidad y soporte extendido, características valoradas en entornos de producción. Los detalles de esta versión están disponibles a través de GitHub Releases, proporcionando acceso directo a la información liberada por el equipo de ClickHouse.

Simultáneamente, dbt-labs/dbt-core liberó su versión v2.0.5. dbt-core es una herramienta fundamental para ingenieros de datos y analistas, facilitando la transformación de datos en el almacén de datos (data warehouse) mediante código SQL y buenas prácticas de ingeniería de software. Esta actualización, también efectuada el 18 de septiembre de 2026, refleja la continua evolución de las plataformas de modelado y orquestación de datos. La disponibilidad de la versión v2.0.5 en GitHub Releases permite a los usuarios acceder a las últimas funcionalidades y correcciones implementadas por dbt-labs, contribuyendo a la robustez de los pipelines de datos.

Fuentes