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停止构建数据管道：使用PostgreSQL外部数据包装器进行跨数据库查询
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
外部数据包装器（FDWs）是PostgreSQL的扩展，简化了跨数据库查询，允许用户在不迁移数据的情况下直接从不同PostgreSQL数据库获取信息，适合微服务架构和实时分析。FDWs减少了ETL过程的复杂性，提高了数据整合和实时分析的效率，使开发者能更专注于洞察而非基础设施管理。
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关键要点
- 外部数据包装器（FDWs）是PostgreSQL的扩展，简化了跨数据库查询。
- FDWs允许用户在不迁移数据的情况下直接从不同PostgreSQL数据库获取信息。
- FDWs适合微服务架构和实时分析，减少了ETL过程的复杂性。
- FDWs提高了数据整合和实时分析的效率，使开发者能更专注于洞察。
- FDWs可以在微服务架构中进行多数据库分析，简化了数据查询过程。
- FDWs使得在Amazon RDS和Timescale之间进行实时分析变得简单。
- FDWs允许在不同地区的数据库中聚合数据，实时获取洞察。
- FDWs是简化和集成数据架构的捷径，帮助开发者专注于构建洞察而非管理基础设施。
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延伸问答
什么是外部数据包装器（FDWs）？
外部数据包装器（FDWs）是PostgreSQL的扩展，简化了跨数据库查询，允许用户直接从不同PostgreSQL数据库获取信息，而无需迁移数据。
FDWs如何提高数据整合和实时分析的效率？
FDWs减少了ETL过程的复杂性，使开发者能够更专注于洞察，而不是基础设施管理，从而提高了数据整合和实时分析的效率。
在微服务架构中，FDWs如何简化多数据库分析？
FDWs允许在微服务架构中直接查询多个数据库，避免了建立专用分析数据库和复杂的数据迁移过程。
使用FDWs进行实时分析的一个例子是什么？
一个例子是将Amazon RDS中的数据与Timescale Cloud中的数据结合，快速生成分析仪表板，而无需进行ETL。
FDWs如何帮助处理分布式数据的实时洞察？
FDWs允许用户在不同地区的数据库中聚合数据，实时获取洞察，而无需移动数据。
为什么开发者应该使用FDWs？
FDWs为开发者提供了简化和集成数据架构的捷径，帮助他们专注于构建洞察，而不是管理基础设施。
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