モチベーション

• Postgres は OLTP として利用したい
• DuckDB は OLAP として利用したい
  • 集計を Postgres でやらず、独立した DuckDB でやりたい
• データ保存は S3 を利用したい
  • 保存先として一番安い
  • 一定期間経ったら削除が簡単にできる
• 細かいデータ処理は DuckDB-Wasm を利用してクライアント側のリソースを利用したい
• 一度前処理したデータは S3 に Parquet 形式で置いておきたい
  • 転送量ボトルネックに寄せる
    • Cloudflare R2 などを利用すれば転送量はかからなくなる

概要

• DuckDB は Postgres に直接アクセスできる仕組みを持っている
  • PostgreSQL Extension – DuckDB
• Postgres のテーブルを DuckDB に持ってこれる
• COPY でテーブルを Parquet ファイルにすることができる
  • COPY Statement – DuckDB
• Parquet ファイルを S3 にアップロードすることができる
  • S3 API Support – DuckDB

ここまでを全て DuckDB 単体で実現できる。

go-duckdb と組み合わせる

marcboeker/go-duckdb: go-duckdb provides a database/sql driver for the DuckDB database engine.

Go の DuckDB と組み合わせることで、Go で HTTP リクエストを受け取り、DuckDB で処理をして Parquet 用の Presigned URL を返すという処理が実装できる。

Go から S3 API を触るときはminio/minio-go: MinIO Go client SDK for S3 compatible object storage がとてもオススメ。

シーケンス図

• わかりやすくするため、かなり省略している
• 本来はテーブル直接ではなく、フィルターしてから Parquet 化するべき

DuckDB-Wasm との組み合わせ

• Postgres から取得したデータを DuckDB で整理して、Parquet 化し、S3 へアップロードする
• S3 へアップロードした Parquet ファイルを Presiguned URL にしてブラウザへ取得させる
• ブラウザは取得した Parquet ファイルを DuckDB-Wasm に regiserFileBuffer で登録する
• DuckDB-Wasm でやりたい放題

OPFS との組み合わせ

• voluntas/duckdb-wasm-parquet
  • fetch で取得した parquet ファイルを reigisterFileBuffer する前に、OPFS に保存してしまうのもあり
• fetch から OPFS は Stream を使って書き込むのがオススメ

注意

• HTTP リクエスト毎に DuckDB が上がるので、Postgres 側は PgBouncer とかでコネクションプールがある前提