pgspider cstore fdw docker 镜像试用

cstore_fdw 是citus 团队开源的pg 列式存储扩展，可以加速我们的数据分析,关于列式存储以及行式存储的比较
可以参考下边连接的动图（来自clickhouse 官方网站）
https://clickhouse.tech/docs/en/

以下是关于cstore fdw 的简单使用

环境准备

• docker-compose 文件

 

version: '3'

services:

  pgspider-cstore:

    image: dalongrong/pgspider:cstore

    ports: 

    - "5433:5432"

    environment: 

    - "POSTGRES_PASSWORD=dalong"

• 启动&&初始化数据

启动docker-compose 服务

docker-compose up -d

下载demo 数据

wget http://examples.citusdata.com/customer_reviews_1998.csv.gz

wget http://examples.citusdata.com/customer_reviews_1999.csv.gz

加压文件：

gzip -d customer_reviews_1998.csv.gz

gzip -d customer_reviews_1999.csv.gz

copy 数据到容器，使用docker cp 命令

使用cstore fdw

• 启用扩展

CREATE EXTENSION cstore_fdw;

• 创建server

CREATE SERVER cstore_server FOREIGN DATA WRAPPER cstore_fdw;

• 创建外部表

CREATE FOREIGN TABLE customer_reviews

(

    customer_id TEXT,

    review_date DATE,

    review_rating INTEGER,

    review_votes INTEGER,

    review_helpful_votes INTEGER,

    product_id CHAR(10),

    product_title TEXT,

    product_sales_rank BIGINT,

    product_group TEXT,

    product_category TEXT,

    product_subcategory TEXT,

    similar_product_ids CHAR(10)[]

)

SERVER cstore_server

OPTIONS(compression 'pglz');

• 导入数据

  容器内部

导入数据：

COPY customer_reviews FROM 'customer_reviews_1998.csv' WITH CSV;

COPY customer_reviews FROM 'customer_reviews_1999.csv' WITH CSV;

• 查询

SELECT

    customer_id, review_date, review_rating, product_id, product_title

FROM

    customer_reviews

WHERE

    customer_id ='A27T7HVDXA3K2A' AND

    product_title LIKE '%Dune%' AND

    review_date >= '1998-01-01' AND

    review_date <= '1998-12-31';

• 效果

说明

实际如果为了生成cstore的列式数据，我们可以通过pg_cron 扩展，集成起来都是很不错的

参考资料

https://github.com/citusdata/cstore_fdw
https://github.com/citusdata/pg_cron
https://github.com/rongfengliang/pgspider-docker