pg_duckdb 0.3.1版本发布：PostgreSQL与DuckDB的深度集成

pg_duckdb是一个创新的PostgreSQL扩展，它将DuckDB强大的列式向量化分析引擎无缝集成到PostgreSQL中。这种集成使得PostgreSQL用户能够在熟悉的PostgreSQL环境中享受到DuckDB的高性能分析能力，特别适合构建高性能分析和数据密集型应用。

核心功能增强

最新发布的0.3.1版本带来了多项重要改进。首先，该版本现在支持利用PostgreSQL的索引和分区表功能，这意味着用户可以在保持现有PostgreSQL表结构的同时，获得DuckDB的分析性能优势。这种混合架构为数据仓库和分析应用提供了更灵活的选择。

在数据类型支持方面，0.3.1版本新增了对bytea(二进制大对象)、uhugeint(超大整数)、jsonb(二进制JSON)、多种时间戳格式(timestamp_ns、timestamp_ms、timestamp_s)以及interval(时间间隔)类型的支持。特别是对jsonb的支持，配合新增的DuckDB JSON函数和聚合功能，使得处理半结构化数据变得更加高效。

查询语法优化

新版本对查询语法进行了重要调整。read_parquet、iceberg_scan等函数不再支持AS (id bigint, name text)这样的列定义语法，转而采用更简洁的访问方式。例如：

SELECT * FROM read_parquet('file.parquet');
SELECT r['id'], r['name'] FROM read_parquet('file.parquet') r WHERE r['age'] > 21;

同时新增的duckdb.query函数允许直接在PostgreSQL中使用DuckDB的原生查询语法，为熟悉DuckDB的用户提供了更直接的访问方式。

性能与稳定性改进

0.3.1版本基于DuckDB 1.2.0核心构建，带来了底层性能的提升。特别值得注意的是，该版本修复了多个影响稳定性的问题，包括大文件缓存元数据读取问题、预处理语句参数处理问题，以及取消请求(Ctrl+C)被忽略的问题。

对于使用MotherDuck服务的用户，新版本优化了目录同步机制，只在有DuckDB查询活动时才进行同步，减少了不必要的资源消耗。

安全与权限管理

权限管理方面也有所改进，现在非超级用户也可以执行duckdb.raw_query、duckdb.cache_info等管理函数。同时修复了read_parquet函数在非超级用户环境下的使用问题，使得权限管理更加灵活。

总结

pg_duckdb 0.3.1版本在功能丰富性、性能稳定性和用户体验方面都有显著提升。通过深度整合PostgreSQL和DuckDB的优势，它为需要在PostgreSQL环境中进行高性能数据分析的用户提供了一个强大的解决方案。无论是处理结构化还是半结构化数据，无论是本地文件还是远程数据源，pg_duckdb都能提供高效的分析能力。