pg_incremental：实现 PostgreSQL 的增量数据处理

pg_incremental：实现 PostgreSQL 的增量数据处理

pg_incremental Incremental Data Processing in PostgreSQL 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pg/pg_incremental

在现代数据库应用中，增量数据处理是一种高效的数据处理方式，它能够帮助我们在数据发生变化时，只处理新增或变更的部分，而不是整个数据集。pg_incremental 正是这样一款开源工具，它为 PostgreSQL 提供了简单、可靠的增量批处理能力。

项目介绍

pg_incremental 是一个 PostgreSQL 的扩展，它允许用户以批量的方式对数据进行增量处理。当你在 PostgreSQL 中存储如物联网(IoT)、时间序列等追加型数据流时，pg_incremental 能帮助你只处理新数据。例如，你可能需要创建一个或多个包含预聚合数据的汇总表，并在新数据到达时插入或更新聚合。pg_incremental 通过参数化查询定义一个管道（pipeline），在创建时执行所有现有数据，然后定期执行。如果存在新数据，查询会使用与新数据对应的参数值执行。

项目技术分析

pg_incremental 的核心是一个参数化查询的管道，这个管道可以针对序列值范围、时间间隔或文件列表执行。这些管道类型分别适用于不同的场景：

• 序列管道：适用于增量构建汇总表。
• 时间间隔管道：适用于增量构建汇总表或定期导出数据。
• 文件列表管道：适用于从对象存储系统中导入新数据。

pg_incremental 使用内部进度跟踪，确保在同一个事务中完成，以此实现数据的“恰好一次”交付。

与更复杂的解决方案（如增量物化视图或基于逻辑解码的解决方案）相比，pg_incremental 以其简单性和灵活性脱颖而出。它无需繁杂的模板代码，即可完成任务。

项目技术应用场景

在实际应用中，pg_incremental 非常适合以下场景：

1. 物联网和时序数据处理：在处理大量物联网和时序数据时，通常需要对数据进行聚合，以减少存储压力和提高查询效率。
2. 数据同步和复制：在多个数据库实例之间同步数据时，只同步变更的部分可以大幅减少同步所需的时间和资源。
3. 数据导出和备份：定期导出新数据到其他系统或进行备份，可以避免全量导出带来的性能开销。

项目特点

pg_incremental 的特点如下：

1. 简单易用：通过定义参数化查询的管道，简化了增量数据处理的复杂度。
2. 确保数据一致性：内部进度跟踪和事务保证确保数据处理的“恰好一次”交付。
3. 灵活性：支持序列值范围、时间间隔和文件列表三种类型的管道，适应不同的数据处理需求。
4. 无侵入性：不修改原始数据表结构，不影响现有业务逻辑。

接下来，我们将通过具体的代码示例，展示如何创建和使用这些管道。

创建序列管道

首先，创建一个源数据表和汇总表：

create table events (
  event_id bigint generated always as identity,
  event_time timestamptz default now(),
  client_id bigint,
  path text,
  response_time double precision
);

create table events_agg (
  day timestamptz,
  event_count bigint,
  primary key (day)
);

然后，使用 incremental.create_sequence_pipeline 函数创建序列管道：

select incremental.create_sequence_pipeline('event-aggregation', 'events', $$
  insert into events_agg
  select date_trunc('day', event_time), count(*)
  from events
  where event_id between $1 and $2
  group by 1
  on conflict (day) do update set event_count = events_agg.event_count + excluded.event_count;
$$);

创建时间间隔管道

继续使用之前的数据模型，创建一个按时间间隔执行的管道：

select incremental.create_time_interval_pipeline('event-aggregation', '1 day', $$
  insert into events_agg
  select event_time::date, count(distinct event_id)
  from events
  where event_time >= $1 and event_time < $2
  group by 1
$$);

通过这些示例，我们可以看到 pg_incremental 在处理 PostgreSQL 数据时的强大功能和灵活应用。

总结来说，pg_incremental 是一个值得推荐的开源项目，它不仅简化了 PostgreSQL 的增量数据处理，而且提供了多种数据处理模式，满足了不同场景下的数据处理需求。对于需要在 PostgreSQL 中实现高效数据处理的开发者来说，pg_incremental 无疑是一个不可或缺的工具。

pg_incremental Incremental Data Processing in PostgreSQL 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pg/pg_incremental