v0.1 架构说明 (Delta Lake 与 USING columnstore)
pg_mooncake v0.1 历史归档文档（Delta Lake 引擎）本页归档的是早期 pg_mooncake v0.1 版本文档（采用直接 CREATE TABLE ... USING columnstore DDL 与 Delta Lake 存储）。从 v0.2 及 PGSTY 维护的 v0.3.0 版本起，pg_mooncake 已全面转向基于 moonlink 的实时列存镜像架构（CALL mooncake.create_table + USING mooncake）与 Apache Iceberg v2。最新文档请参阅简介与 v0.1 与 v0.2 / v0.3 架构演进对比。
在 pg_mooncake v0.1 中，表级事务元数据保存在 PostgreSQL 系统目录中以保证事务一致性，而列存数据本身则以 Parquet 文件与 Delta Lake 元数据形式存储在本地文件系统或云端对象存储中。
列存表作为 PostgreSQL 表访问方法（USING columnstore）暴露给用户，查询通过 pg_duckdb 路由至 DuckDB 执行。
读取路径（Read Path）
涉及 USING columnstore 表的查询由 PostgreSQL 路由至 DuckDB 执行，并在内部自动处理轻微的 SQL 语法差异转换。
pg_mooncake v0.1 将 Parquet 文件元数据与列级统计信息缓存在 PostgreSQL 表（mooncake.data_files）中，并在扫描时利用统计信息实现分段跳过（Segment Elimination）。
写入路径（Write Path）
在 v0.1 中，用户直接在 USING columnstore 表上运行事务型 INSERT、UPDATE 与 DELETE。为了支持更新与删除，表扫描期间会填充由 (file_id, row_offset) 组成的隐式 row_id 列。
每次写入操作都会生成一个新的 Parquet 文件，因此 v0.1 更适合大批量写入（单批次 100,000–1,000,000 行），而不适合高频小事务写入。
本地磁盘缓存
写入时数据默认缓存在本地磁盘（mooncake.enable_local_cache = true），从而显著加速对近期写入热数据的分析查询。