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Hydra Columnar 是一个 PostgreSQL 列式存储插件，专为分析型（OLAP）工作负载设计，旨在提升大规模分析查询和批量更新的效率。

Hydra Columnar 以扩展插件的方式提供，主要特点包括：

• 采用列式存储，利用列内数据相似性，支持多种压缩算法，大幅降低存储成本。
• 并行查询优化，结合 PostgreSQL 的并行执行框架，充分利用多核资源处理复杂分析。
• 向量化执行，批量处理列数据，减少函数调用开销，提升 CPU 缓存利用率，加速查询。
• PostgreSQL 兼容性，同时支持 OLTP 以及 OLAP 负载场景。

目前，Hydra Columnar 还不支持 PostgreSQL 逻辑复制和外键，索引只支持 BTREE 或者 HASH。

以下是一个 Hydra Columnar 与 PostgreSQL、Citus 以及 TimescaleDB 使用 ClickBench 工具进行的分析性能测试比较：

从可以看出，Hydra Columnar 在绝大多数查询中获得了极大的性能提升，具体数据可以参考下面的网站：

https://tinyurl.com/clickbench

以下则是 TPC-H 数据仓库测试场景下的性能比较：

Hydra Columnar 提供了多种安装方式，使用 Docker 安装运行的命令如下：

git clone https://github.com/hydradatabase/hydra && cd hydra
cp .env.example .env
docker compose up# 在另一个窗口中连接
psql postgres://postgres:hydra@127.0.0.1:5432

连接数据库之后，启用插件并创建数据表：

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS columnar;CREATE TABLE sensor_data (timestamp TIMESTAMP,device_id INT,temperature FLOAT
);

我们也可以明确指定存储引擎，默认使用 Hydra Columnar：

CREATE TABLE heap_table (...) USING heap;
CREATE TABLE columnar_table (...) USING columnar; -- 默认值

然后可以正常导入数据并执行查询分析。

-- 批量插入数据（列式存储适合批量写入）
INSERT INTO sensor_data SELECT ...;-- 分析查询（仅扫描 temperature 列）
SELECT AVG(temperature) FROM sensor_data WHERE timestamp > '2023-01-01';

详细信息可以参考文档：

https://columnar.docs.hydra.so/