چگونه PostgreSQL را به یک موتور تحلیلی Iceberg-Powered تبدیل کنیم؟
تصور کنید تیمی فنی هستید که از PostgreSQL به‌عنوان پایگاه‌داده اصلی برای مدیریت داده‌های عملیاتی استفاده می‌کنید. حالا با یک چالش بزرگ مواجه شده‌اید: داده‌های خام مانند کلیک‌های کاربران و بازدید محصولات با سرعت سرسام‌آوری در حال افزایش است و شما باید ضمن ذخیره این داده‌ها، امکان تحلیل سریع آنها را هم فراهم کنید.
این داده‌ها باید به‌سرعت تحلیل شوند تا الگوهای رفتاری کاربران استخراج شده و داشبوردهای هوشمند یا پروفایل‌های کاربری ساخته شود. اما:
اضافه کردن یک پایگاه‌داده تحلیلی جدید (مانند کلیک‌هوس) استک داده را پیچیده و هزینه‌های عملیاتی و منابع انسانی را افزایش می‌دهد.
وارد کردن حجم عظیم داده به PostgreSQL باعث فشار بیش‌ازحد به دیتابیس عملیاتی می‌شود.
تیم شما می‌خواهد راهکاری ساده، مقیاس‌پذیر و بدون پیچیدگی‌های زیرساختی پیدا کند.
بیایید یک راه‌حل سریع و ساده و مدرن را که ترکیب پستگرس و DuckDB و Apache Iceberg است را با هم بررسی کنیم.
بسیاری از سازمان‌ها و تیم‌های داده از PostgreSQL به‌عنوان پایگاه‌داده اصلی خود استفاده می‌کنند. قدرت فوق‌العاده‌ی آن در پایداری، قابلیت توسعه با افزونه‌ها (
Extensions) و اکوسیستم گسترده‌اش باعث شده که به یک هاب داده‌ای قابل اعتماد تبدیل شود.
همین معماری افزونه‌پذیر PostgreSQL باعث می‌شود به‌جای تعویض استک‌های موجود، بتوان قابلیت‌های تحلیلی پیشرفته را به آن اضافه کرد — و اینجاست که DuckDB و افزونه متناظر آن در پستگرس به کمک ما می‌آید.
DuckDB یک موتور تحلیلی مدرن و فوق‌العاده سبک است که برای کار با داده‌های کوچک تا متوسط (ده‌ها گیگابایت) طراحی شده. ویژگی‌های کلیدی آن:
بدون نیاز به نصب؛ تنها با یک فایل اجرایی ساده
پشتیبانی از SQL استاندارد
پردازش سریع داده‌ها به لطف ذخیره‌سازی ستونی
یکپارچگی بالا با فرمت‌های Apache مانند Parquet و Arrow
اجرای مستقیم روی فایل‌ها (بدون نیاز به وارد کردن به دیتابیس)
پیشرفت‌های اخیر در اکوسیستم Apache Arrow، DuckDB را به انتخاب اول بسیاری از پروژه‌های داده‌محور تبدیل کرده است. مثلا SmallPond از شرکت DeepSeek از DuckDB برای ایجاد یک زیرساخت تحلیی سریع و ساده استفاده کرد.
حال برگردیم به مشکل ابتدای مقاله
تصور کنید داده‌های حجیمی مانند کلیک‌ها، بازدید محصولات یا لاگ‌های خام را بتوانید به‌صورت فایل‌های استاندارد Iceberg در MinIO به کمک خود DuckDB ذخیره کنید (با فرمت خام اما قابل کوئری گرفتن و ساختارمند) و کلا این داده‌های تحلیلی و سنگین را از روی پستگرس بردارید
با ذخیره این داده‌ها در خود DuckDB و یا به صورت استانداردتر در یک آبجکت استوریج مثل MiniO، با کمک DuckDB درون PostgreSQL می‌توانید به‌سادگی روی این داده‌ها کوئری بزنید و الگوها را استخراج کنید، بدون آنکه فشار بیش‌ازحدی به دیتابیس عملیاتی وارد شود.
این راهکار می‌تواند برای تیم‌هایی که استک اصلی آنها پستگرس بوده و به دنبال ایجاد یک زیرساخت تحلیل سریع بدون پیچیدگی هستند، الهام‌بخش باشد.
برای آشنایی بیشتر با این رویکرد، پیشنهاد می‌کنم این ارائه عالی از Marco Slot را ببینید که در آن ترکیب PostgreSQL، DuckDB و Iceberg را به‌صورت واقعی و اجرایی توضیح می‌دهد:
