Hydra Columnar：一个开源的PostgreSQL列式存储引擎
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/
