外部数据包装器（FDW）使远程Postgres表可作为本地表使用，但性能常常不尽如人意。查询可能表现得像分布式系统，数据的移动和往返次数会影响性能。推送机制决定了查询是否在数据源处进行过滤、连接和聚合，成功的推送可以减少数据传输，提高查询效率。手册提供FDW的基本知识、调优方法和案例研究，帮助用户优化查询性能。

外部数据包装器（FDW）允许Postgres与外部托管的数据进行交互。Wrappers是一个用于创建Postgres外部数据包装器的Rust框架。他们已经发布了对WebAssembly（Wasm）包装器的支持，允许任何人创建一个Wasm包装器来连接外部服务，并直接从GitHub等平台运行。Wasm FDW提供了更高的安全性、简化的开发、简化的分发、增强的性能和更高的模块化。

file_fdw是PostgreSQL的扩展，允许访问存储在平面文件中的数据，简化ETL过程，节省时间和存储空间。

外部数据包装器（FDW）是数据库管理系统中的功能，允许在不移动数据的情况下访问外部数据源。PostgreSQL实现了SQL/MED规范，通过常规SQL查询实现对外部数据的访问。文章讨论了PostgreSQL中的两个FDW：dblink和postgres_fdw。dblink用于管理数据库会话和在远程数据库中执行查询，而postgres_fdw提供更好的性能并使用更现代的基础架构。文章还解释了使用dblink和postgres_fdw设置和访问远程数据库的步骤。文章以限制和提到Percona Distribution for PostgreSQL作为可靠的解决方案。

本文讨论了PostgreSQL中的fdw_tuple_cost参数，该参数用于估算从外部数据源检索数据的成本。通过调整该参数，可以优化涉及外部表的查询，提高查询性能和资源利用效率。文章还提到了调整fdw_tuple_cost的建议和影响，以及精确估算成本的好处。了解和调整fdw_tuple_cost可以优化数据访问，提高查询性能和资源利用效率。

Postgres_fdw在数据仓库、多数据库集成和水平扩展方面具有优势。然而，它也存在查询计划复杂、网络延迟、安全问题和有限功能支持等缺点。不适用于低延迟需求、有限网络带宽和需要强事务一致性的应用。

本文介绍了PostgreSQL中的Foreign Data Wrapper（FDW）扩展，它允许用户访问和操作存储在外部数据源中的数据，就像它们是PostgreSQL数据库中的表一样。FDW使PostgreSQL能够与各种数据存储系统集成，并在PostgreSQL环境中以统一的方式呈现数据。

在使用Postgres FDW时，查询主机无法访问统计信息，因此需要提前计划如何在远程服务器上收集数据。可以使用CTE，子查询和材料化视图等Postgres函数来优化查询。建议使用常规工具如日志和pg_stat_statements来调试远程数据库的性能。

新的配置参数postgres_fdw.application_name允许您指定外部服务器上执行SQL的应用程序的详细信息。这解决了postgres_fdw连接到外部PostgreSQL服务器时无法更改fallback_application_name的问题。通过指定postgres_fdw.application_name，可以更轻松地监视系统。

今天发布了Supabase Wrappers，这是一个用于构建Postgres外部数据包装器（FDW）的框架，支持通过SQL查询其他数据库和第三方API。目前支持Firebase和Stripe，未来将支持Clickhouse、BigQuery和Airtable。Wrappers简化了数据访问，提高了数据工程效率。