postgresql cstore_fdw安装与性能测试

据介绍，cstore_fdw实现了 PostgreSQL 数据库的列式存储。列存储非常适合用于数据分析的场景，数据分析的场景下数据是批量加载的。
这个扩展使用了Optimized Row Columnar (ORC)数据存储格式，ORC改进了Facebook的RCFile格式，带来如下好处:

压缩:将内存和磁盘中数据大小削减到2到4倍。可以扩展以支持不同压缩算法。
列投影:只提取和查询相关的列数据。提升IO敏感查询的性能。
跳过索引:为行组存储最大最小统计值，并利用它们跳过无关的行。

其实官方自测性能也最多就提升了1倍，大多数在10%到50%之间（这里也有一个测试：http://blog.chinaunix.net/uid-20726500-id-4325901.html，不过LZ是根据实际生产场景进行的）。趁着假期对比各基于SQL的数据库平台，顺带测一下。

从https://github.com/citusdata/cstore_fdw下载最新版本，例如cstore_fdw v1.6.1，支持pg 11.5。

安装protobuf-c，如下：

yum install protobuf-c-devel

一开始某台测试机器因为不能访问外网，下载了protobuf-c-compiler和protobuf源码进行安装。好不容易安装好了，但是最后安装cstore_fdw本身时，遇到Unrecognized syntax identifier "proto3". This parser only recognizes "proto2"（这里有个未经验证的解决方法：https://blog.****.net/AmbitiousRuralDog/article/details/80774518），罢了，最后仍然回去使用yum安装了。
然后编译cstore_fdw即可。如下：
postgresql.conf中增加shared_preload_libraries 配置，如下：

shared_preload_libraries = 'cstore_fdw'    # (change requires restart)

测试：

-- load extension first time after install
CREATE EXTENSION cstore_fdw;

-- create server object
CREATE SERVER cstore_server FOREIGN DATA WRAPPER cstore_fdw;

-- 创建测试表，具体可以参考github官网
-- 执行SQL（多表关联，只有一张大表是cstore，其他都是普通pg表）

最后效果比greenplum和postgresql都慢了N倍，可能不太适合我们的场景（官网的场景和上面网上的都是单表统计）。

附protobuf-c源码安装过程：
https://github.com/protocolbuffers/protobuf
下载2.6.0，然后正常编译。

tar zxvf protobuf-2.6.0.tar.gz
cd protobuf-2.6.0
./configure --prefix=/usr/  #必须在/usr下，不能/usr/local，否则最后install会提示必须要以/usr/lib结尾
make
sudo make install
在/etc/ld.so.conf 中添加一行： /usr/lib，保存退出
/sbin/ldconfig -v
export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig  #这一步不执行会提示找不到protobuf


https://github.com/protobuf-c/protobuf-c/releases
下载1.2.1，大多数要求protobuf 2.6.0以上。
./configure --prefix=/usr/local
make & make install
这样就安装完成了，只是最后报了上面的错误。

postgresql cstore_fdw安装与性能测试

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