Postgres + ClickHouse：应对自主AI规模的开源技术栈
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内容提要
Postgres因其灵活性和可靠性被广泛应用，但在AI时代，应用程序的快速增长导致性能瓶颈。为此，Postgres与ClickHouse结合使用，Postgres负责事务处理，ClickHouse进行数据分析，从而高效满足快速发展的分析需求。
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关键要点
- Postgres因其灵活性和可靠性被广泛应用，但在AI时代，应用程序的快速增长导致性能瓶颈。
- Postgres与ClickHouse结合使用，Postgres负责事务处理，ClickHouse进行数据分析。
- AI时代，应用程序的增长速度加快，开发者更早地达到Postgres的限制。
- 用户面向的应用程序需要快速的分析查询，Postgres单独无法满足低延迟访问高容量数据的需求。
- Postgres与ClickHouse的集成面临数据集成和应用集成两个主要挑战。
- 数据集成有两种常见模式：分割写入和变更数据捕获（CDC）。
- 应用集成的目标是根据各自的优势使用Postgres和ClickHouse，某些查询留在Postgres，某些查询转移到ClickHouse。
- Postgres和ClickHouse的生态系统已经发展成为一个成熟的堆栈，许多团队默认将这两个数据库配对使用。
- PeerDB是一个开源项目，提供高吞吐量的PostgreSQL CDC和可靠的ClickHouse复制。
- PostgreSQL扩展模型帮助团队在不改变应用程序代码的情况下将分析工作负载转移到ClickHouse。
- MooseStack等项目表明开发者工具正在跟上，简化了在ORM或模式优先开发环境中使用ClickHouse的过程。
- 未来，许多应用程序将从一开始就采用Postgres + ClickHouse架构，以减少产品生命周期中的裂缝。
- Postgres和ClickHouse不是竞争技术，而是互补的，构成现代开源数据架构的基础。
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