pg_mooncake
PostgreSQL列式存储表
仓库
Mooncake-Labs/pg_mooncake
https://github.com/Mooncake-Labs/pg_mooncake
源码
pg_mooncake-0.2.0.tar.gz
pg_mooncake-0.2.0.tar.gz
概览
| 扩展包名 | 版本 | 分类 | 许可证 | 语言 |
|---|---|---|---|---|
pg_mooncake | 0.2.0 | OLAP | MIT | Rust |
| ID | 扩展名 | Bin | Lib | Load | Create | Trust | Reloc | 模式 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2440 | pg_mooncake | 否 | 否 | 是 | 是 | 否 | 否 | - |
| 相关扩展 | pg_duckdb pg_duckdb duckdb_fdw pg_analytics columnar citus_columnar pg_parquet orioledb timescaledb |
|---|
unpublished release
版本
| 类型 | 仓库 | 版本 | PG 大版本 | 包名 | 依赖 |
|---|---|---|---|---|---|
| EXT | PIGSTY | 0.2.0 | 1817161514 | pg_mooncake | pg_duckdb |
| RPM | PIGSTY | 0.2.0 | 1817161514 | pg_mooncake_$v | - |
| DEB | PIGSTY | 0.2.0 | 1817161514 | postgresql-$v-pg-mooncake | - |
构建
您可以使用 pig build 命令构建 pg_mooncake 扩展的 RPM / DEB 包：
pig build pkg pg_mooncake # 构建 RPM / DEB 包
安装
您可以直接安装 pg_mooncake 扩展包的预置二进制包，首先确保 PGDG 和 PIGSTY 仓库已经添加并启用：
pig repo add pgsql -u # 添加仓库并更新缓存
使用 pig 或者是 apt/yum/dnf 安装扩展：
pig install pg_mooncake; # 当前活跃 PG 版本安装
pig ext install -y pg_mooncake -v 18 # PG 18
pig ext install -y pg_mooncake -v 17 # PG 17
pig ext install -y pg_mooncake -v 16 # PG 16
pig ext install -y pg_mooncake -v 15 # PG 15
pig ext install -y pg_mooncake -v 14 # PG 14
dnf install -y pg_mooncake_18 # PG 18
dnf install -y pg_mooncake_17 # PG 17
dnf install -y pg_mooncake_16 # PG 16
dnf install -y pg_mooncake_15 # PG 15
dnf install -y pg_mooncake_14 # PG 14
apt install -y postgresql-18-pg-mooncake # PG 18
apt install -y postgresql-17-pg-mooncake # PG 17
apt install -y postgresql-16-pg-mooncake # PG 16
apt install -y postgresql-15-pg-mooncake # PG 15
apt install -y postgresql-14-pg-mooncake # PG 14
预加载配置：
shared_preload_libraries = 'pg_duckdb, pg_mooncake';
创建扩展：
CREATE EXTENSION pg_mooncake CASCADE; -- 依赖: pg_duckdb
用法
pg_mooncake 是一个 Postgres 扩展，能够为表创建 Iceberg 格式的列存镜像，设计为 pg_duckdb 的子扩展。
pg_mooncake 文档：https://docs.mooncake.dev/
快速上手
使用 pig 安装 pg_duckdb 和 pg_mooncake：
pig repo set
pig install pg_duckdb pg_mooncake
编辑 postgresql.conf，然后重启使配置生效
shared_preload_libraries = 'pg_duckdb,pg_mooncake'
duckdb.allow_community_extensions = true
wal_level = logical
入门示例
-- 连同 pg_duckdb 一起创建扩展
CREATE EXTENSION pg_mooncake CASCADE;
-- 接下来，创建一张普通的 Postgres 表 trades：
CREATE TABLE trades(
id bigint PRIMARY KEY,
symbol text,
time timestamp,
price real
);
-- 然后，创建一个列存镜像 trades_iceberg，与 trades 保持同步：
CALL mooncake.create_table('trades_iceberg', 'trades');
-- 现在，向 trades 中插入一些数据：
INSERT INTO trades VALUES
(1, 'AMD', '2024-06-05 10:00:00', 119),
(2, 'AMZN', '2024-06-05 10:05:00', 207),
(3, 'AAPL', '2024-06-05 10:10:00', 203),
(4, 'AMZN', '2024-06-05 10:15:00', 210);
-- 最后，使用 duckdb 进行查询
EXPLAIN
SELECT avg(price) FROM trades_iceberg WHERE symbol = 'AMZN';
执行计划中将显示 DuckDBScan：
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------
Custom Scan (DuckDBScan) (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0)
DuckDB Execution Plan:
┌───────────────────────────┐
│ UNGROUPED_AGGREGATE │
│ ──────────────────── │
│ Aggregates: avg(#0) │
└─────────────┬─────────────┘
┌─────────────┴─────────────┐
│ PROJECTION │
│ ──────────────────── │
│ CAST(price AS DOUBLE) │
│ │
│ ~0 rows │
└─────────────┬─────────────┘
┌─────────────┴─────────────┐
│ MOONCAKE_SCAN │
│ ──────────────────── │
│ Table: trades_iceberg │
│ Projections: price │
│ │
│ Filters: │
│ symbol='AMZN' │
│ │
│ ~0 rows │
└───────────────────────────┘