《pg_analytics》项目使用与配置指南

《pg_analytics》项目使用与配置指南

pg_analytics DuckDB-powered data lake analytics from Postgres 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pg/pg_analytics

1. 项目目录结构及介绍

pg_analytics 项目是一个开源项目，它将 DuckDB 集成到 PostgreSQL 中，使得 PostgreSQL 能够直接查询外部数据存储，如 AWS S3 和不同类型的表格式，例如 Iceberg 或 Delta Lake。以下是项目的目录结构及其简单介绍：

• assets/: 存储项目相关的静态资源。
• sql/: 包含项目的 SQL 脚本。
• src/: 源代码目录，包含项目的主要实现代码。
• tests/: 测试代码目录，用于验证项目的功能。
• .cargo/: Cargo 配置文件目录。
• .github/: GitHub 工作流程和配置文件。
• Cargo.lock: Cargo 的依赖锁定文件。
• Cargo.toml: Cargo 的配置文件，包含项目的元数据和依赖。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• META.json.in: 项目的元数据文件模板。
• Makefile: Makefile 文件，用于构建项目。
• README.md: 项目的自述文件，介绍了项目的用途和用法。
• 其他配置和文档文件。

2. 项目的启动文件介绍

pg_analytics 项目的启动主要是通过 Docker 进行。以下是一个基本的启动命令：

docker run --name paradedb -e POSTGRES_PASSWORD=password paradedb/paradedb

这条命令会启动一个包含 pg_analytics 扩展的 PostgreSQL 实例。启动后，你可以通过以下命令连接到 PostgreSQL：

docker exec -it paradedb psql -U postgres

在这个 PostgreSQL 实例中，pg_analytics 扩展已经被预安装，可以直接使用。

3. 项目的配置文件介绍

项目的主要配置文件是 postgresql.conf。在这个文件中，你需要确保 pg_analytics 被添加到 shared_preload_libraries 中，以确保扩展在 PostgreSQL 启动时被加载：

shared_preload_libraries = 'pg_analytics'

此外，项目的其他配置可能涉及：

• Cargo.toml: 这个文件用于配置项目的依赖和构建选项。
• .pre-commit-config.yaml: 这个文件用于配置 pre-commit 钩子，它们在提交代码前自动运行，用于检查代码风格和错误。

确保正确配置这些文件可以帮助你更容易地开发和维护 pg_analytics 项目。

pg_analytics DuckDB-powered data lake analytics from Postgres 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pg/pg_analytics