Tanggal Berita: 10 Desember 2025
David Wheeler mengumumkan peluncuran pg_clickhouse, ekstensi Foreign Data Wrapper (FDW) yang memungkinkan pengguna PostgreSQL menjalankan query analitik berat di ClickHouse secara transparan, tanpa perlu menulis ulang kode aplikasi.
🚧 Problem Statement: Migrasi Query yang Menyakitkan
Banyak perusahaan memindahkan data analitik mereka dari PostgreSQL ke ClickHouse Cloud demi performa. Alat seperti ClickPipes membuat replikasi data menjadi mudah. Namun, ada satu hambatan besar yang tersisa.
🧩 Tantangan SQL Legacy:
Memindahkan data itu mudah, tapi memindahkan logika query adalah mimpi buruk. Pengembang sering memiliki ribuan baris SQL analitik yang tertanam dalam dasbor, kode ORM, atau cron jobs yang sudah berjalan bertahun-tahun. Menulis ulang semua ini ke dialek SQL ClickHouse memakan waktu berbulan-bulan.
🛠️ Solusi: Foreign Data Wrapper (FDW) Modern
pg_clickhouse adalah evolusi modern dari proyek lama clickhouse_fdw. Ekstensi ini membuat tabel ClickHouse terlihat dan berperilaku seperti tabel PostgreSQL biasa di mata aplikasi.
⚡ Fitur Utama:
Transparent Pushdown: Fitur paling kritis. Ekstensi ini tidak menarik data mentah ke Postgres untuk diproses (yang lambat), melainkan "mendorong" logika query (termasuk agregasi kompleks dan JOIN) untuk dieksekusi langsung oleh mesin ClickHouse yang super cepat.
Kompatibilitas Luas: Mendukung Postgres versi 13-18 dan ClickHouse versi 22-25.
Koneksi Aman: Mendukung protokol biner dan HTTP dengan TLS, wajib untuk ClickHouse Cloud.
🧠 Deep Dive: Aggregate & Semi-Join Pushdown
Tantangan teknis terbesar adalah menerjemahkan fungsi statistik Postgres ke ClickHouse yang memiliki sintaks berbeda.
🧮 Ordered-Set Aggregates:
Fungsi seperti percentile_cont() di Postgres tidak ada di ClickHouse. pg_clickhouse secara cerdas menerjemahkannya menjadi fungsi parametrik quantile() milik ClickHouse.
🔍 Filter Clause:
Klausa FILTER (WHERE ...) di Postgres diterjemahkan menjadi fungsi kombinator -If di ClickHouse (misal: minIf). Ini memastikan kalkulasi tetap efisien tanpa perlu menarik data.
🔗 SEMI JOIN Optimization:
Salah satu peningkatan performa terbesar adalah dukungan untuk SEMI JOIN pushdown. Dalam benchmark TPC-H Query 4 (yang menggunakan EXISTS), waktu eksekusi turun drastis dari 5,4 detik (tanpa pushdown) menjadi hanya 104 milidetik (dengan pushdown).
🗝️ Key Takeaways
🚀 Analitik Tanpa Migrasi Kode:
Dengan pg_clickhouse, Anda bisa mendapatkan performa analitik ClickHouse sambil tetap menggunakan driver, ORM, dan query SQL PostgreSQL yang sudah ada. Cukup ubah search_path schema Anda.
📈 Performa TPC-H:
Benchmark awal menunjukkan bahwa dengan optimasi baru ini, sebagian besar query analitik kompleks kini berjalan dalam hitungan milidetik, bukan detik atau menit.
💬 Interaksi Pembaca
Apakah aplikasi Postgres Anda mulai melambat karena beban query analitik? Apakah solusi FDW ini cukup meyakinkan Anda untuk mencoba "hybrid architecture" sebelum memutuskan migrasi total?
Sumber:
https://clickhouse.com/blog/introducing-pg_clickhouse
#PostgreSQL #ClickHouse #DataEngineering #DatabaseMigration #ForeignDataWrapper #SQLAnalytics #OpenSource #PerformanceTuning #DataArchitecture #TechRelease
