昨晚在直播间，我与几位国内 DuckDB 先锋进行了一场对谈。 话题跨度很大，从 DeepSeek 团队在开源周推出的分布式 DuckDB 分析框架 “Smallpond”，聊到 PostgreSQL 与 DuckDB 的深度融合，相当热闹。
DeepSeek 的开源的 “小池塘”用把 DuckDB 改为分布式的用法，从营销上给 DuckDB 打了很好的广告。 但从实用角度和影响力来说，我个人对分布式 DuckDB 的价值保持保留态度（那个3FS实际上更有用）。 因为这与 DuckDB 本身的核心价值主张（大数据已死）完全背道而驰。
那么如果不去折腾 “分布式”，DuckDB 未来更有前景的方向是什么？ 相比之下，我更加看好 “ DuckDB + PostgreSQL深度融合” 这路径。 我甚至认为，它可能会引爆数据库世界下一场“火星撞地球”式的变革。
DuckDB：OLAP挑战者
DuckDB 由 Mark Raasveldt 和 Hannes Mühleisen 在荷兰的 CWI （国家数学与计算机科学研究所）开发 —— 而 CWI 不仅仅是一个研究机构，可以说是分析型数据库领域发展背后的幕后推手与功臣，是列式存储引擎与向量化查询执行的先驱。
现在你能看到的各种分析数据库产品 ClickHouse，Snowflake，Databricks 背后都有它的影子。 而现在这些分析领域的先锋们自己亲自下场来做分析数据库，他们选择了一个非常好的时机与生态位切入，搞出了一个嵌入式的 OLAP 分析数据库 —— DuckDB 。
DuckDB 的起源来自作者们对数据库用户痛点的观察：数据科学家主要使用像 Python 与 Pandas 这样的工具，不怎么熟悉经典的数据库。 经常被如何连接，身份认证，数据导入导出这些工作搞的一头雾水。那么有没有办法做一个简单易用的嵌入式分析数据库给他们用呢？—— 就像 SQLite 一样。
DuckDB 整个数据库软件源代码就是一个头文件一个c++文件，编译出来就是一个独立二进制，数据库本身也就一个简单的文件。 使用兼容 PostgreSQL 的解析器与语法，简单到几乎没有任何上手门槛。尽管 DuckDB 看上去非常简单，但它最了不起的一点在于 —— 简约而不简单，分析性能也是绝冠群雄。例如，在 ClickHouse 自己的主场 ClickBench 上，有着能够吊打东道主 ClickHouse 的表现。
同时，DuckDB 使用极为友善的 MIT 许可证开源：一个有着顶尖性能表现，而使用门槛低到地板，还开源免费，允许随意包装套壳的数据库，想不火都难。
取长补短的黄金组合
尽管 DuckDB 有着顶级的分析性能，但它也有自己的短处 —— 薄弱的数据管理能力， 也就是数据科学家们不喜欢的那些东西 —— 认证/权限，访问控制，高并发，备份恢复，高可用，导入导出，等等等， 而这恰好是经典数据库的长处，也是企业级分析系统的核心痛点。
从这个角度来说，duckdb 更像是 RocksDB 这样的底层 “存储引擎”，一个 OLAP 算子。 本身距离一个真正的 “数据库” “大数据分析平台” 还有很多工作要做。
PostgreSQL 则在数据管理领域深耕多年，拥有完善的事务机制、权限控制、备份恢复和扩展机制。 传统的 OLTP 场景下 PostgreSQL 更是 “老牌猛将” 。 但 PostgreSQL 的一个主要遗憾就是：尽管PostgreSQL 本身提供了很强大的分析功能集，应付常规的分析任务绰绰有余。 但在较大数据量下全量分析的性能，相比专用的实时数仓仍然有些不够看。
那么人们自然而然会想到，如果我们可以结合两者的能力，PostgreSQL 提供全面的管理功能与生态支持，以及顶级的 OLTP 性能。 DuckDB 提供顶尖的分析算子和 OLAP 性能；二者深度融合，就能把各自优势叠加，取长补短，在数据库领域中产生一个“新物种”。
DuckDB 能很好的解决 PostgreSQL 的分析短板，甚至还可以通过读写远程对象存储上的 Parquet 等列存文件格式，实现无限存储的数据湖仓的效果；而 DuckDB 孱弱的管理能力也通过融合成熟的 PostgreSQL 生态得到完美解决。 比起给 DuckDB 套壳，搞一套什么新的 “大数据平台/数据管理系统”，或者给 PostgreSQL 发明一个新的分析引擎，两者融合起来，取长补短，是一条阻力最小，而价值最大的道路。
实际上，这正是数据库世界中正在发生的事情，许多团队和厂商已经投入到 DuckDB + PostgreSQL 的缝合当中，试图率先抢得这个潜力巨大的新市场。
群雄逐鹿的缝合赛道
当我们把目光投向业界，不难发现 已经有诸多玩家入局了：
最早进入这条赛道的是国内个人开发者李红艳开发的 duckdb_fdw
，一直算是不温不火的状态。 然而在 《PostgreSQL正在吞噬数据库世界》以向量数据库的例子预言了 OLAP 赛道的机会之后， PG 社区对征服 OLAP 缝合 DuckDB 的热情被彻底点燃。
就在 2024 年 3 月的时间点上，一切骤然加速。ParadeDB 的 pg_analytics
插件立即切换了技术路线，改为缝合 DuckDB。
PG 生态发起 pg_quack
项目的 HYDRA 与 DuckDB 母公司 MotherDuck 开始合作，发起了 pg_duckdb
。 官方开始下场， “不误正业” 地不去折腾 DuckDB，反而搞起了 PostgreSQL 插件。
接下来，在数据库热点上一向嗅觉敏锐的 Neon 赞助了 pg_mooncake
项目，这个新玩家选择站在 pg_duckdb 的肩膀上， 不仅要把 DuckDB 的计算能力给缝合入 PG，还要将 DuckDB Parquet 开放分析存储格式原生融合到 PG 的表访问接口中，把存储和计算能力一起缝合到 PG 中。而 Mooncake 打榜 ClickBench 进入前十，更是直接证明了的扩展这种模式的可行性与能力。
一些头部云厂商，比如 阿里云RDS 也在尝试缝合包装 DuckDB，标志着已经有大玩家开始忍不住准备下场了。
这种场面很容易让人联想到早两年的“向量数据库热”。当 AI 检索和语义搜索成为热点，不少厂商都“闻风而动”，基于 PostgreSQL 开发向量数据库插件， AI爆火之后，PG 生态里就涌现出了至少六款向量数据库扩展（ pgvector
，pgvector.rs
，pg_embedding
，latern
，pase
，pgvectorscale
）， 并在你追我赶的赛马中卷出了新高度。
最后 pgvector
在以 AWS 为代表的厂商大力投入加注之下，在其他数据库比如 Oracle MySQL MariaDB 的糊弄版本姗姗来迟之前， 就已经把整个专用向量数据库细分领域给荡平了，吃下了 RAG 向量数据库带来巨大增量里的最大蛋糕。而现在，似乎是这种赛事在 OLAP 领域的又一次预演。
为什么是DuckDB+PG？
比较有趣的一点是，这样的奇景同样只出现在 PostgreSQL 生态中，而在其他数据库社区中依然一片寂静。 甚至 DuckDB 官方也在参加 PostgreSQL 缝合大赛，而不是其他什么 DB 的缝合大赛。
所以有人会问：既然要跟 DuckDB 融合，为什么不选 MySQL、Oracle、SQL Server 甚至 MongoDB？ 难道这些数据库就没有管理能力，不需要取长补短，不能跟 DuckDB 融合，获取顶级 OLAP 能力吗？
PostgreSQL 与 DuckDB 是一对完美的组合，体现在三点上：功能互补，语法兼容，可扩展性：
首先，DuckDB 使用的是 PostgreSQL 语法，甚至语法解析器都是直接照搬 PG 的， 这意味着两者关键接口的差异性非常小，天然具有亲和力，也就是不怎么需要折腾。
第二，PostgreSQL 和 DuckDB 这两个数据库均是公认的“可扩展性怪物”。无论是 FDW、插件，还是新存储引擎、新类型，都能以扩展的形式接入。 比起魔改 PG + DuckDB 的内核源码，写一个粘合两边现有接口的扩展插件显然要简单太多了。
这种天生的技术血缘亲和力，让 “PG + DuckDB” 的融合成本显著低于所有其他组合，低到李老师这样的独立个人开发者都可以参赛（顺势而为是好事，无任何贬义）。
与此同时 PostgreSQL 是世界上最流行的数据库，也是主要数据库中唯一有增长而且是高速增长的玩家，缝合 PostgreSQL 带来的收益也要比其他数据库大得多。
这意味着，“PG + DuckDB” 的融合，是一条“阻力最小、价值最大”的康庄大道，大自然厌恶真空，因此自然会有许多玩家下场来填补这里的空白生态位。
统一 OLTP 与 OLAP 的梦想
在数据库领域，OLTP 与 OLAP 的分裂由来已久。所有的“数据仓库 + 关系型数据库”架构、ETL 和 CDC 流程，都是在修修补补这道裂痕。 如果 PostgreSQL 在保留其 OLTP 优势的同时，能嫁接上 DuckDB 的 OLAP 性能，企业还有必要再维护一套专门的分析数据库吗？
这不仅意味着“降本增效”，更可能带来工程层面的简化：无需再为数据迁移和多数据库同步烦恼，也无需支付昂贵的双套维护成本。 一旦有人把这件事做得足够好，就会像“一颗深水炸弹”般冲击现在大数据分析的市场格局。
PostgreSQL 被视为“数据库界的 Linux 内核” —— 它的开源精神和极强的可扩展性允许无限可能。 而我们目睹着 PostgreSQL 使用这种方式，依次占领了地理信息，时序数据，NoSQL文档，向量嵌入等领域。 而现在，它正准备向最后也是最大的生态位 —— OLAP 分析领域发起冲击。
只要一个优秀的集成方案出现，能让 DuckDB 提供的高性能分析与 PostgreSQL 的生态完美融合，整个大数据分析领域或许会因此大变天。 那些专门的 OLAP 产品，能否顶住这场“核爆级”冲击？是否会像那些 “专用向量数据库” 一样凋零， 现在没人愿意给出答案，但我相信到时候大家都会有自己的判断。
为PG与DuckDB缝合铺好路
PostgreSQL OLAP 生态的现状，正如同两年前的向量数据库插件一样，还处于早期阶段。 但这已经足够令人兴奋：新技术的魅力就在于，你能预见它的潜力，就能率先拥抱它的爆发。
两年前 PGVECTOR 爆火前夜，Pigsty 是第一波将其整合的 PostgreSQL 发行版，也是我将它提入 PGDG 官方扩展仓库的。 而这场 DuckDB 缝合大赛，干脆就是我点燃的。我自然也会在这场新的赛事中，提前为 PG 与 DuckDB 的融合铺好路。
作为一名深耕数据库领域的从业者，我正在把当前各家与 DuckDB 融合的 PostgreSQL 插件 全部打包成可直接安装使用的 RPM 或 DEB 包，并在主流的十个 Linux 发行版上提供。这个是完全开源免费的，一些同行厂商已经使用 Pigsty 扩展仓库作为上游，向用户交付这些强力的 DuckDB 缝合扩展。
这些扩展与 PGDG 官方内核完全兼容，开箱即用，让普通用户也能轻松体验“DuckDB + PG”融合的威力。 最重要的是，提供一个缝合大赛的“竞技舞台”，让所有玩家都平等参与进来。让我们能够更快的辨别出，谁会成为 OLAP 分析中的那个 “pgvector”。
诚然，现在不少插件仍处于早期阶段，稳定性和功能尚未达到“企业级”的标准。也有很多细节待完善。但机会总是属于勇于拥抱新技术的人，而我相信，这场“PG + DuckDB”融合的大戏，毫无疑问将会是数据库领域的下一个风口。
真正的爆炸即将开始
比起当下 AI 大模型落地在企业应用中仍显“虚浮”的热潮，OLAP 大数据分析 是一块更为庞大、也更现实的市场蛋糕。 而 PostgreSQL 与 DuckDB 的融合 则有望成为冲击这个市场的板块运动，引发行业格局的深度变革，甚至彻底打破“大数据系统 + 关系型数据库”两套架构并行的局面。
或许再过几个月到一两年的时间，我们就能看到一个或多个“融合怪物”从这些实验性项目中脱颖而出，成为数据库的新主角。 谁能先解决好扩展的易用性、集成度和性能优化，谁就能在这场新竞争中夺得先机。
对于数据库行业而言，这将是一次“火星撞地球”般的深度震荡；对于广大企业用户而言，或许会迎来一场“降本增效”的巨大机遇。 让我们拭目以待这场新趋势如何加速成长，并为数据分析与管理带来新的可能。
