HASH GAME - Online Skill Game GET 300
常见的CRM， ERP等信息管理系统都基于数据库构建。它们都是常见的TP系统，强调一致性、高并发的在线事务处理（OLTP）系统。这类系统里面有日常的数据增删改查的事务需求，也有周期性的报表需求。TP数据库如PostgreSQL在解决事务型需求时性能卓越，但在处理复杂报表的分析型需求时则表现欠佳，难以高效支持多维度聚合、大规模表关联等操作。传统方案需通过ETL将数据迁移至ClickHouse、Snowflake等专用OLAP系统，导致架构割裂、运维成本陡增。
为了提升TP系统的分析性能，RDS PosgreSQL引入DuckDB，推出了rds_duckdb加速引擎。该引擎利用PostgreSQL扩展插件接口，深度集成DuckDB，实现了一体化的实时事务处理和实时数据分析的能力，一站式满足业务的OLTP及OLAP需求。通过使用rds_duckdb可以获得与原生DuckDB几乎相同的性能，TPCH性能有10-100倍的提升。我们可以将RDS PostgreSQL中的本地表、视图、物化视图等导出为列存表，同时支持行存到列存数据的自动同步。启用分析型查询加速功能后，查询会被在duckdb中执行，非常适合实时报表等复杂分析场景。
DuckDB【1】【2】是一款面向嵌入式分析场景的高性能开源列式关系型数据库，专注于复杂SQL查询的加速与大规模数据分析（OLAP）。该项目由荷兰国家数学与计算机科学研究院（CWI）的 Mark Raasveldt 和 Hannes Mühleisen 主导开发，于2019年正式开源，凭借其卓越的AP性能与轻量级设计，迅速成为数据科学和边缘计算领域的热门选择，月下载量超百万次。其核心优势在于以单机进程内（in-process）架构高效处理百列级宽表及十亿行级数据量的复杂分析，例如多表关联聚合、窗口函数计算等场景。与SQLite等传统嵌入式数据库的OLTP定位不同，DuckDB深度优化列式存储、向量化执行引擎及并行计算，特别适配Python/R生态的数据分析、BI工具嵌入式加速等场景。截至2024年，其GitHub Star数已突破24.7k，社区贡献者超500人，版本迭代速度与性能优化持续领跑开源OLAP领域。
推送模型还开辟了额外优化和更细粒度控制系统的可能性。其中包括使用向量缓存（Vector Cache）在操作符之间缓冲结果，直到填满向量。此外，扫描共享（Scan Sharing）涉及在有向无环图（DAG）计划中将一个子操作符的结果推送给多个父操作符。在中央位置存储状态还支持反压（Backpressure）/异步IO（Async IO），即在缓冲区满时或等待远程IO时暂停操作符执行。这种细粒度控制使得在数据库系统内能够进行更高效和优化的查询处理。
