duckdb on Mooncake

将 pg_mooncake 与 duckdb_mooncake 迁移至 DuckDB 2.0、pg_duckdb 1.2.0 与 pgrx 0.19.3

Thu, 05 Nov 2026 00:00:00 +0000

当 Mooncake Labs 在发布 v0.2.0 后暂停对 pg_mooncake 的公开更新时，该扩展停留在早期的 DuckDB 1.3.x / pg_duckdb 快照与 pgrx 0.12 上。与此同时，PostgreSQL 社区已经演进至 PostgreSQL 18、pgrx 0.19.3 以及基于 DuckDB v2.0.0 的 pg_duckdb 1.2.0。

如何让 DuckDB 在 Parquet 文件上的查询性能再上一个台阶

Wed, 22 Jan 2025 00:00:00 +0000

上周，我们在 PostgreSQL 上运行了 ClickBench 基准测试并成功闯入全球前十，证明了通过 pg_mooncake 扩展，Postgres 完全能够胜任严肃的大规模分析负载。

在成绩公布后，我们收到了许多开发者的提问：既然 pg_mooncake 内部嵌入了 DuckDB 并将数据存储为 Parquet 格式，为什么它在 Parquet 文件上的查询速度反而比直接使用 DuckDB 扫描还要快？

ClickBench 基准测试证明：Postgres 是一流的分析型数据库

Tue, 14 Jan 2025 00:00:00 +0000

太长不看版（TL;DR）： 经过几个月的深度优化，我们让 PostgreSQL 成功闯入了 ClickBench 全球前十——这个榜单长期以来一直被各种专门构建的 OLAP 分析数据库所统治。

更重要的是，所有计算均在 Postgres 进程内完成，所有表均由 PostgreSQL 直接管理——它绝不是一个简单的外部代理包装器。这就是 pg_mooncake 的故事。

PostgreSQL 中最简单的极速分析方式：pg_mooncake v0.1 正式发布

Sat, 11 Jan 2025 00:00:00 +0000

我们在创业第 60 天向世界首次宣布了 pg_mooncake。

今天（第 131 天），pg_mooncake 正式结束 Beta 阶段，发布 v0.1.0。

pg_mooncake 的核心竞争力在于极致易用性与强悍性能。在 v0.1 中，我们在这两个方向上全力加码。

pg_mooncake：基于列存表与 DuckDB 的 Postgres 极速分析引擎

Wed, 06 Nov 2024 00:00:00 +0000

pg_mooncake 将列存表（Columnstore Tables）与 DuckDB 向量化执行引擎引入 PostgreSQL，以实现极速分析查询。

它像普通 Postgres 表一样支持事务性的 INSERT、UPDATE 和 DELETE。底层数据以 Parquet 文件配合 Delta Lake（以及 v0.2+ 中的 Apache Iceberg）表元数据写入，因此也可以在 Postgres 外部直接查询。