v0.1 与 v0.2 / v0.3 架构演进对比

全面对比 pg_mooncake v0.1（USING columnstore + Delta Lake）、v0.2（USING mooncake + Moonlink + Iceberg）与 PGSTY v0.3.0 正式版。

pg_mooncake 的技术架构经历了三个关键演进阶段：

v0.1（早期 Delta Lake 架构）：引入直接通过 CREATE TABLE ... USING columnstore 创建的列存表，底层基于 Delta Lake 与早期 pg_duckdb 实现读写。
v0.2（Moonlink 与 Apache Iceberg 架构重设计）：废弃对列存表的直接写入，改用由 moonlink 逻辑复制驱动的**实时列存镜像（Columnstore Mirror）**架构（CALL mooncake.create_table(dst, src) + USING mooncake），引入内存 Arrow 写缓冲、Roaring 删除向量与 Apache Iceberg v2 元数据。
v0.3.0（PGSTY 社区维护正式版）：将 pg_mooncake 升级至 pgrx 0.19.3（全面支持 PostgreSQL 14–18），将 duckdb_mooncake v0.0.2 移植适配至 pg_duckdb 1.2.0 与 DuckDB v2.0.0，修复了 Moonlink（v0.0.1）在无关表推进 WAL 时的快照挂起问题与分区表复制标识设置，并修复了 20 余项 RustSec 依赖安全漏洞。

寻找 v0.1 历史版本文档？

早期 v0.1 版本（USING columnstore、mooncake.create_secret、mooncake.columnstore_tables、mooncake.read_parquet）的完整文档已归档保留在 v0.1 历史文档 (Delta Lake) 中。

核心架构对比表

特性维度	`v0.1`（早期版本）	`v0.2`（Moonlink 重构版）	`v0.3.0`（当前 PGSTY 正式版）
列存表创建方式	`CREATE TABLE t (...) USING columnstore;`	`CALL mooncake.create_table(dst, src);`	`CALL mooncake.create_table(dst, src, src_uri, table_config);`
表访问方法 (TAM)	`USING columnstore`	`USING mooncake`（只读镜像表）	`USING mooncake`（只读镜像表）
写入路径设计	直接向列存表执行 DML（每笔事务生成 1 个 Parquet 文件）	写入标准 Postgres 行存表，通过 `moonlink` 逻辑复制实时同步	写入普通堆表或分区表，通过 `moonlink v0.0.1` 逻辑复制实时同步
高频小写入与更新处理	高频小事务下产生大量小文件，更新需重写文件	亚秒级内存 Arrow 写缓冲 + Roaring Bitmap 删除向量	亚秒级 Arrow 写缓冲 + 删除向量 + 非阻塞 LSN 快照屏障
开放湖仓格式	Delta Lake（`mooncake.columnstore_tables`）	Apache Iceberg v2（`mooncake.list_tables()`）	Apache Iceberg v2（`mooncake.list_tables()`）
DuckDB 执行引擎	DuckDB 1.1 / `pg_duckdb 0.2`	DuckDB 1.3 / `pg_duckdb`	DuckDB `v2.0.0` / `pg_duckdb 1.2.0`（`duckdb_mooncake v0.0.2`）
PostgreSQL 版本支持	PostgreSQL 14–17（`pgrx 0.12`）	PostgreSQL 14–17（`pgrx 0.16.1`）	PostgreSQL 14–18（`pgrx 0.19.3`）
分区源表支持	不支持	支持（需手动为子分区设置复制标识）	创建镜像时自动为所有现有叶子分区设置 `REPLICA IDENTITY FULL`

在 v0.1 中，直接向 USING columnstore 表写入数据虽然在大批量导入（单事务 100,000–1,000,000 行）时表现良好，但在真实的在线 PostgreSQL 业务负载中存在明显瓶颈：

不支持索引与约束：无法在 USING columnstore 表上创建主键、唯一约束、外键或 B-Tree 索引。
小文件写放大：每一笔 INSERT 或 UPDATE 事务都会生成一个新的 Parquet 文件，在高频 OLTP 流量下会导致文件碎片激增、查询性能快速下降。
DuckDB 写入路径耦合：在 PostgreSQL 事务执行器内部通过 DuckDB 执行写入，带来了较高的内存开销与事务状态管理复杂度。

通过将 OLTP 写入路径（标准 PostgreSQL 行存表）与分析存储计算路径（moonlink + pg_duckdb 1.2.0 + duckdb_mooncake v0.0.2）彻底解耦：

对在线 OLTP 业务零侵入：源业务表完整保留 PostgreSQL 的全部能力——主键、外键、B-Tree/GIN/vchord 索引、触发器与行级并发锁。
高吞吐增量变更摄取：moonlink 利用内存 Arrow 写缓冲与 Roaring 删除向量高效吸收高频 INSERT、UPDATE、DELETE 变更流，并在后台异步刷写与合并优化后的 Parquet 文件。
自动同步表结构变更：在源行存表上执行 ALTER TABLE ... ADD COLUMN 与 DROP COLUMN 会自动同步至列存镜像表。
支持远程实例复制（src_uri）：你甚至可以在专门的分析型 PostgreSQL 实例上部署 pg_mooncake，通过 src_uri => 'postgresql://...' 实时镜像远程生产数据库（包括 AWS RDS、Aurora、Supabase 或 Neon）中的业务表。