诺埃米·瓦尼：我们跳过了OLAP架构，直接在原生Postgres中构建了我们的数据仓库
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原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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内容提要
我们将身份数据、产品使用、账单和事件整合到Postgres数据仓库，利用物化视图和pg_cron，简化分析架构，以更好地理解用户行为和收入信号，支持数据驱动决策。该方法灵活且低复杂度，适合当前规模。
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关键要点
- 将身份数据、产品使用、账单和事件整合到Postgres数据仓库，简化分析架构。
- 使用物化视图和pg_cron来保持数据的新鲜度，支持数据驱动决策。
- Postgres作为OLTP数据库，灵活性强，适合小到中等规模的分析需求。
- 数据仓库的关键特性包括从不同系统拉取数据、结构化存储和支持复杂聚合。
- 四个主要数据源：身份数据库、产品数据库、账单系统和产品事件数据。
- 通过PostHog和内部产品的定期数据管道将数据导入数据仓库。
- 使用物化视图来扁平化JSONB事件数据，以提高查询效率。
- pg_cron用于自动刷新物化视图，确保数据的实时性。
- 通过创建开发分支来安全地迭代模式设计和数据转换。
- 未来可以通过pg_duckdb扩展来集成更复杂的分析数据库。
- 集中数据使得能够更好地理解用户行为和收入信号，支持快速迭代和决策。
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延伸问答
为什么选择Postgres作为数据仓库？
Postgres灵活性强，适合小到中等规模的分析需求，能够处理分析工作负载，同时保持低复杂度和高性能。
如何保持数据仓库中的数据新鲜度？
使用pg_cron自动刷新物化视图，确保数据的实时性。
数据仓库的主要数据源有哪些？
主要数据源包括身份数据库、产品数据库、账单系统和产品事件数据。
物化视图在数据仓库中有什么作用？
物化视图用于扁平化JSONB事件数据，提高查询效率。
如何将数据从不同系统导入数据仓库？
通过定期的数据管道将数据从PostHog、内部产品和账单提供商导入数据仓库。
未来是否会考虑使用专门的OLAP引擎？
是的，未来可能会在数据量、查询复杂性或并发需求增加时考虑使用专门的OLAP引擎。
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