今天在群里看到一张图， 题目叫为什么PostgreSQL如此受追捧？列举了PG的7大特性，感觉很有意思，实际上在中国PG并没有Mysql流行，但是mysql被oracle收购之后，大家对mysql的发展前景不免有些担心，但是PG是纯开源的、社区驱动的一款开源数据库，从这点来说，用PG心里会更踏实一些。 好的，废话不多说，上图：

1、OLTP

这个不多说了，绝大多数关系型数据库都支持这一点。

2、OLAP

Greenplum是基于PostgreSQL开发的一个开源的大数据分析平台。它在PostgreSQL的基础上进行了扩展和优化，以满足大规模数据处理和分析的需求。

Greenplum和PostgreSQL之间存在着紧密的关系。实际上，Greenplum最初是作为PostgreSQL的一个分支项目而开始的。它继承了PostgreSQL的许多特性和功能，并在此基础上进行了扩展和优化，以支持大规模并行处理和分布式存储。

Greenplum在架构上采用了一种称为“共享-无共享”的架构模式。它将数据分布在多个节点上，并通过并行处理来实现高性能的数据查询和分析。这种架构模式使得Greenplum能够处理大规模的数据集，并提供快速的查询和分析能力。

尽管Greenplum和PostgreSQL在架构和功能上存在一些差异，但它们之间仍然具有很高的兼容性。Greenplum可以使用标准的SQL语法进行查询，并支持许多与PostgreSQL相似的特性和功能。这使得用户可以在Greenplum上无缝迁移和运行他们在PostgreSQL上开发的应用程序和查询。

总结来说，Greenplum是基于PostgreSQL开发的一个大数据分析平台，它继承了PostgreSQL的特性和功能，并在此基础上进行了扩展和优化。Greenplum和PostgreSQL之间存在着紧密的关系，使得用户可以在两者之间进行无缝的迁移和运行。

3、FDW

FDW (foreign-data wrapper，外部数据包装器)，可以让我们在PG中使用SQL查询极为丰富的外部数据：

本实例和其他pg实例中的pg库
主流关系型数据库：Oracle、MySQL、SQL Server等
NoSQL数据库：ClickHouse、MongoDB、Redis、Neo4j等
外部文件：csv、josn、pg_dump、xml
Web文件：S3、Twitter、Facebook等
更多类型参考：Foreign data wrappers - PostgreSQL wiki
https://blog.csdn.net/Hehuyi_In/article/details/128737119

4、Streaming

PipelineDB是一个开源的实时分析数据库，它是基于PostgreSQL构建的。它的设计目标是提供高性能的实时数据处理和分析能力，以满足大规模数据流处理的需求。

PipelineDB的核心概念是连续视图（Continuous Views），它允许用户定义基于流数据的实时查询。这些查询可以在数据流中持续运行，并实时更新结果。PipelineDB利用了PostgreSQL的查询优化器和执行引擎，以及流处理引擎，来实现高效的实时数据处理。

PipelineDB还提供了一些其他的功能，例如流数据的窗口化处理、流数据的聚合和分组、流数据的时序处理等。它还支持与其他工具和系统的集成，例如Kafka、Spark等，以便更好地处理和分析数据流。

与传统的批处理数据分析相比，PipelineDB具有更低的延迟和更高的实时性。它适用于需要实时监控、实时分析和实时决策的场景，例如物联网、实时监控、金融交易等。

总结来说，PipelineDB是一个基于PostgreSQL的开源实时分析数据库，它提供了高性能的实时数据处理和分析能力。它的核心概念是连续视图，允许用户定义实时查询，并实时更新结果。PipelineDB适用于需要实时处理和分析数据流的场景。

5、Goespatial

PostGIS是一个开源的地理信息系统（GIS）扩展，它是基于PostgreSQL数据库的空间和地理数据处理工具。它提供了一系列的地理空间函数和索引，使得用户可以在PostgreSQL数据库中存储、查询和分析地理空间数据。

PostGIS的主要功能包括：

1. 存储地理空间数据：PostGIS允许用户在PostgreSQL数据库中存储各种地理空间数据类型，例如点、线、多边形等。这些数据可以与其他非空间数据一起存储在同一个表中。

2. 空间查询和分析：PostGIS提供了一系列的空间函数和操作符，用于执行空间查询和分析。用户可以使用这些函数来执行空间关系查询（例如相交、包含、距离等），进行空间缓冲区分析，计算空间聚合等。

3. 空间索引：为了提高查询性能，PostGIS支持创建空间索引。这些索引可以加速空间查询，并提供更快的查询响应时间。

4. 地理空间数据的可视化：PostGIS可以与其他地理信息系统软件（如QGIS）集成，以便将地理空间数据可视化并进行地图制作。

PostGIS的使用广泛应用于各种领域，包括地理信息系统、城市规划、环境科学、交通运输等。它为开发人员和分析师提供了强大的地理空间数据处理能力，使他们能够更好地理解和分析地理空间数据。

总结来说，PostGIS是一个基于PostgreSQL的开源地理信息系统扩展，它提供了地理空间数据的存储、查询和分析功能。它广泛应用于各种领域，为用户提供了强大的地理空间数据处理能力。

6、Time Series

TimescaleDB是一个开源的时序数据库，它是基于PostgreSQL构建的。它专门设计用于高性能和可扩展的时序数据存储和查询。

时序数据是按时间顺序排列的数据，例如传感器数据、日志数据、金融数据等。TimescaleDB通过在PostgreSQL之上添加时序数据的特定功能和优化，提供了更高效的时序数据处理能力。

TimescaleDB的主要特点和功能包括：

1. 分布式架构：TimescaleDB支持水平扩展，可以在多个节点上分布数据，以提供更高的性能和容量。它使用PostgreSQL的分布式架构来实现数据的自动分片和负载均衡。

2. 连续聚合：TimescaleDB支持在数据插入时进行连续聚合，以提供实时的聚合结果。这可以减少查询时的计算量，提高查询性能。

3. 时间分段（Time Partitioning）：TimescaleDB使用时间分段来组织数据，将数据按时间范围划分为不同的分区。这样可以提高查询性能，因为查询只需要在相关的分区中进行。

4. 时间序列函数和操作符：TimescaleDB提供了一系列的时间序列函数和操作符，用于处理和查询时序数据。这些函数和操作符可以执行时间范围查询、时间插值、时间聚合等操作。

5. 连续备份和恢复：TimescaleDB支持连续备份和恢复，以确保数据的持久性和可靠性。

TimescaleDB广泛应用于需要处理大规模时序数据的场景，例如物联网、监控系统、金融交易等。它提供了高性能、可扩展和易于使用的时序数据存储和查询解决方案。

总结来说，TimescaleDB是一个基于PostgreSQL的开源时序数据库，它提供了高性能和可扩展的时序数据存储和查询功能。它的特点包括分布式架构、连续聚合、时间分段、时间序列函数和操作符等。TimescaleDB适用于需要处理大规模时序数据的场景。

7、Distributed Tables

Citus是一个开源的分布式数据库扩展，它是基于PostgreSQL构建的。Citus扩展了PostgreSQL的功能，使其能够在多个节点上分布数据和查询，以提供更高的性能和可扩展性。

Citus的主要特点和功能包括：

1. 分布式架构：Citus将数据分布在多个节点上，以实现数据的水平扩展和负载均衡。它使用PostgreSQL的分布式架构来自动分片数据，并在查询时将查询分发到相关的节点上。

2. 分布式查询优化：Citus通过优化查询计划和并行执行查询，提供了更高的查询性能。它可以将查询分发到多个节点上并行执行，以加快查询速度。

3. 扩展性：Citus可以根据需要添加或删除节点，以实现数据库的动态扩展。这使得Citus能够处理大规模的数据集和高并发的查询请求。

4. 事务支持：Citus支持分布式事务，保证数据的一致性和可靠性。它使用PostgreSQL的事务管理机制来处理跨节点的事务操作。

5. 扩展的SQL语法：Citus扩展了PostgreSQL的SQL语法，以支持分布式查询和分布式数据操作。它提供了一些特定的语法和函数，用于处理分布式数据。

Citus广泛应用于需要处理大规模数据和高并发查询的场景，例如大数据分析、实时分析、物联网等。它提供了高性能、可扩展和易于使用的分布式数据库解决方案。

总结来说，Citus是一个基于PostgreSQL的开源分布式数据库扩展，它提供了分布式架构、分布式查询优化、扩展性、事务支持和扩展的SQL语法等功能。Citus适用于需要处理大规模数据和高并发查询的场景。

PG的可扩展性确实强大，yyds！