探索ClickHouse与PostgreSQL的完美结合:clickhouse_fdw
项目介绍
clickhouse_fdw
是一个开源的ClickHouse Foreign Data Wrapper(FDW),专为PostgreSQL设计。它允许用户在PostgreSQL中无缝访问和操作ClickHouse数据库中的数据。ClickHouse是一个高性能的列式数据库,而PostgreSQL则是一个功能强大的关系型数据库。通过clickhouse_fdw
,用户可以在PostgreSQL中直接查询ClickHouse的数据,实现两者的深度集成。
项目技术分析
技术架构
clickhouse_fdw
通过HTTP接口与ClickHouse进行通信,利用libcurl
和uuid
库来实现数据传输和处理。它支持PostgreSQL 11到14版本,并且可以通过简单的命令行操作进行安装和配置。
安装与配置
安装clickhouse_fdw
非常简单,只需按照以下步骤操作:
git clone git@github.com:ildus/clickhouse_fdw.git
cd clickhouse_fdw
mkdir build && cd build
cmake ..
make && make install
在CentOS 7上安装时,需要使用较新的编译器,如devtoolset-7
,并确保安装了libcurl
和uuid
库。
使用示例
在ClickHouse中创建数据库和表后,可以通过以下步骤在PostgreSQL中访问这些数据:
CREATE EXTENSION clickhouse_fdw;
CREATE SERVER clickhouse_svr FOREIGN DATA WRAPPER clickhouse_fdw OPTIONS(dbname 'test_database');
CREATE USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER clickhouse_svr OPTIONS (user 'default', password '');
IMPORT FOREIGN SCHEMA "test_database" FROM SERVER clickhouse_svr INTO public;
通过这些步骤,用户可以在PostgreSQL中直接查询ClickHouse的数据,并进行各种操作。
项目及技术应用场景
应用场景
-
数据仓库集成:在数据仓库环境中,ClickHouse通常用于存储和分析大规模数据,而PostgreSQL则用于处理复杂的事务和查询。通过
clickhouse_fdw
,用户可以在同一个查询中同时访问这两个数据库,实现数据的统一管理和分析。 -
实时数据分析:在实时数据分析场景中,ClickHouse的高性能查询能力可以与PostgreSQL的灵活性相结合,帮助用户快速获取和分析实时数据。
-
多数据库联合查询:在需要跨多个数据库进行联合查询的场景中,
clickhouse_fdw
可以简化查询流程,提高查询效率。
项目特点
特点
-
高性能:
clickhouse_fdw
充分利用了ClickHouse的高性能查询能力,确保在PostgreSQL中也能快速访问和操作ClickHouse的数据。 -
易用性:安装和配置过程简单明了,用户只需几步即可完成集成,无需复杂的设置。
-
灵活性:支持多种参数配置,用户可以根据实际需求调整连接方式和数据处理方式。
-
开源免费:作为一个开源项目,
clickhouse_fdw
完全免费,用户可以自由使用和修改源代码,满足个性化需求。
通过clickhouse_fdw
,用户可以轻松实现ClickHouse与PostgreSQL的集成,充分发挥两者的优势,提升数据处理和分析的效率。无论是在数据仓库、实时分析还是多数据库联合查询场景中,clickhouse_fdw
都能为用户带来显著的价值。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~090CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0382- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









