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数据库火星撞地球：当PG爱上DuckDB

昨晚在直播间，我与几位国内 DuckDB 先锋进行了一场对谈。 话题跨度很大，从 DeepSeek 团队在开源周推出的分布式 DuckDB 分析框架 “Smallpond”，聊到 PostgreSQL 与 DuckDB 的深度融合，相当热闹

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原文总结

• 昨晚在直播间，我与几位国内 DuckDB 先锋进行了一场对谈。 话题跨度很大，从 DeepSeek 团队在开源周推出的分布式 DuckDB 分析框架 “Smallpond”，聊到 PostgreSQL 与 DuckDB 的深度融合，相当热闹

我的感想

DuckDB：OLAP挑战者。尽管 DuckDB 有着顶级的分析性能，但它也有自己的短处 —— 薄弱的数据管理能力， 也就是数据科学家们不喜欢的那些东西 —— 认证/权限，访问控制，高并发，备份恢复，高可用，导入导出，等等等， 而这恰好是经典数据库的长处，也是企业级分析系统的核心痛点。DuckDB 能很好的解决 PostgreSQL 的分析短板，甚至还可以通过读写远程对象存储上的 Parquet 等列存文件格式，实现无限存储的数据湖仓的效果；而 DuckDB 孱弱的管理能力也通过融合成熟的 PostgreSQL 生态得到完美解决。 比起给 DuckDB 套壳，搞一套什么新的 “大数据平台/数据管理系统”，或者给 PostgreSQL 发明一个新的分析引擎，两者融合起来，取长补短，是一条阻力最小，而价值最大的道路。

实际上，这正是数据库世界中正在发生的事情，许多团队和厂商已经投入到 DuckDB + PostgreSQL 的缝合当中，试图率先抢得这个潜力巨大的新市场。

落地实践

1. 结合当前场景补充可执行动作。
2. 明确前置条件与风险边界。