postgresql on Mooncake

Mooncake 正式加入 Databricks！

Wed, 01 Oct 2025 00:00:00 +0000

十三个月前，我们创立了 Mooncake，旨在将支撑 OpenAI 等科技巨头的数据智能技术栈带给每一个现代应用与每一位开发者——从第一行 Prompt 直到公司上市（IPO）。

Fri, 13 Jun 2025 00:00:00 +0000

友情提示： 你的 Postgres 和数据湖仓（Lakehouse）同样是自由且开源的——你完全不需要成为（或者像巨头一样挥霍数亿美金）才能拥有它们。

AI 智能体需要记忆——既需要即时响应的工作记忆（Working Memory），也需要海量的长期知识（Long-Term Knowledge）。

Mon, 05 May 2025 00:00:00 +0000

本文的灵感源自 Jordan Tigani 的经典博文《Big Data is Dead（大数据已死）》。事实上，Jordan 和我曾一起在 SingleStore 共事，联手打造过一套 HTAP 数据库。

回到 80 年代，一套关系型数据库包揽了一切：白天跑在线事务（OLTP），下班后跑分析报表（OLAP）。像 Oracle V2 和 IBM DB2 这样的系统在同一台机器上同时承载 OLTP 和 OLAP——主要是因为当时的数据集还能装进几块磁盘里，而且计算硬件极其昂贵。

Sun, 23 Mar 2025 00:00:00 +0000

当今数据库领域很少有方向比“扩展 Postgres 以支持分析查询”更炙手可热了。这其实也算不上什么全新的课题——在过去十年间，业界已经有过许多次尝试：

以下是我与大量客户交流后的核心总结——“Postgres 分析”对用户而言究竟意味着什么？以及为什么尽管我们在 pg_mooncake 第一阶段取得了一定成果，这个领域的终极难题在很长时间里依然悬而未决？

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。

Wed, 08 Jan 2025 00:00:00 +0000

在 pg_mooncake 发布之初，有一件事出乎我们的意料：开发者们非常关心能否在分析型负载中继续使用熟悉的 ORM。我们经常收到两类典型需求：

我们始终坚信，Postgres 中的列式存储在外观和使用体验上必须像一张普通堆表。这正是 pg_mooncake 列存表的核心创新所在：你可以对它执行事务、更新、删除，并与普通堆表直接关联（JOIN）。

Tue, 07 Jan 2025 00:00:00 +0000

pg_mooncake 在两个月前发布了 Beta 版，为 PostgreSQL 带来了列式存储与向量化查询执行引擎。

在过去两个月与早期用户的打磨过程中，我们突然意识到：我们无意间打造出了最优秀的 Serverless 分析数据库。故事是这样的：

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。

Wed, 30 Oct 2024 00:00:00 +0000

我们是 Zhou、Cheng 和 Pranav。过去十年里，我们一直在 MemSQL（现名 SingleStore）研发数据库内核。

我们热爱复杂系统、硬核工程技术，当然还有——物理学 🙂 数据系统就像物理学一样，建立在若干基本公理之上。这些原则必须自洽且持久。

Sun, 08 Sep 2024 00:00:00 +0000

这篇文章的标题其实应该叫《我们用惨痛代价学到的几条铁律》。

在开启这段全新旅程之际，我们花了一些时间思考当今数据领域的底层公理——这些规律无论我们还是任何人都无法回避。