在 PostgreSQL 生態系統中，分析領域正在上演一場有趣的競爭，兩個 DuckDB 整合專案在一週內相繼問世。繼上週 pg_duckdb 首次釋出後，ParadeDB 現在宣佈推出採用 PostgreSQL 許可證的 pg_analytics（前身為 pg_lakehouse），使為 PostgreSQL 使用者帶來 DuckDB 分析能力的競爭更加激烈。
日益擴大的 DuckDB 整合版圖
多個 DuckDB 整合專案的出現凸顯了使用者對 PostgreSQL 中強大分析功能的需求日益增長。雖然這兩種解決方案都旨在利用 DuckDB 的效能優勢，但它們在整合方法上略有不同。
pg_analytics 的獨特之處
pg_analytics 透過以下特點實現差異化：
- 廣泛的儲存支援 ：原生整合多種物件儲存，包括 AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage 等
- 格式靈活性 ：支援多種檔案格式，包括 Parquet、CSV、JSON，以及 Delta Lake、Apache Iceberg 和 Apache Hudi 等表格式
- 直接查詢能力 ：支援直接從 Postgres 查詢資料，無需新增基礎設施或資料遷移
- 效能優先 ：採用 DuckDB v1.0.0 實現高效能分析查詢
社群反響
該公告在開發者社群引發了有趣的討論，一些人注意到其釋出時機與 pg_duckdb 相近。這種專案間的競爭被視為積極現象，因為它可能透過提供更多 PostgreSQL 分析整合選項來惠及使用者。
可訪問性問題
社群討論中提出的一個有趣觀點集中在文件和可訪問性上。一些開發者指出，要找到關於 DuckDB 用途和功能的清晰直接資訊需要過多導航，這表明在工具展示方面還有改進空間。
未來影響
隨著 pg_analytics 和 pg_duckdb 的推出，PostgreSQL 使用者可以期待：
- 在 PostgreSQL 環境中獲得增強的分析能力
- 專案間良性競爭推動的潛在改進
- 在選擇最適合特定用例的工具方面獲得更大靈活性
開發團隊表示，他們正在積極開發其他功能，包括寫入支援、EXPLAIN 支援和自動模式檢測，這表明該工具的功能將繼續發展。
注：該專案目前支援 PostgreSQL 13+ 版本，可在 Linux 系統上執行，macOS 支援需要從原始碼手動構建。由於 pgrx 限制，不支援 Windows 系統。