Hydra Columnar 是一個 PostgreSQL 列式存儲插件，專為分析型（OLAP）工作負載設計，旨在提升大規模分析查詢和批量更新的效率。

Hydra Columnar 以擴展插件的方式提供，主要特點包括：

• 采用列式存儲，利用列內數據相似性，支持多種壓縮算法，大幅降低存儲成本。
• 并行查詢優化，結合 PostgreSQL 的并行執行框架，充分利用多核資源處理復雜分析。
• 向量化執行，批量處理列數據，減少函數調用開銷，提升 CPU 緩存利用率，加速查詢。
• PostgreSQL 兼容性，同時支持 OLTP 以及 OLAP 負載場景。

目前，Hydra Columnar 還不支持 PostgreSQL 邏輯復制和外鍵，索引只支持 BTREE 或者 HASH。

以下是一個 Hydra Columnar 與 PostgreSQL、Citus 以及 TimescaleDB 使用 ClickBench 工具進行的分析性能測試比較：

從可以看出，Hydra Columnar 在絕大多數查詢中獲得了極大的性能提升，具體數據可以參考下面的網站：

https://tinyurl.com/clickbench

以下則是 TPC-H 數據倉庫測試場景下的性能比較：

Hydra Columnar 提供了多種安裝方式，使用 Docker 安裝運行的命令如下：

git clone https://github.com/hydradatabase/hydra && cd hydra
cp .env.example .env
docker compose up

# 在另一個窗口中連接
psql postgres://postgres:hydra@127.0.0.1:5432

連接數據庫之后，啟用插件并創建數據表：

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS columnar;

CREATE TABLE sensor_data (
    timestamp TIMESTAMP,
    device_id INT,
    temperature FLOAT
);

我們也可以明確指定存儲引擎，默認使用 Hydra Columnar：

CREATE TABLE heap_table (...) USING heap;
CREATE TABLE columnar_table (...) USING columnar; -- 默認值

然后可以正常導入數據并執行查詢分析。

-- 批量插入數據（列式存儲適合批量寫入）
INSERT INTO sensor_data SELECT ...;

-- 分析查詢（僅掃描 temperature 列）
SELECT AVG(temperature) FROM sensor_data WHERE timestamp > '2023-01-01';

詳細信息可以參考文檔：

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