DuckDB Delta 擴充棄實驗標籤：INSERT 支援、Unity Catalog 整合、時間旅行查詢
DuckDB Blog · 2026-05-07
DuckDB 的 Delta Lake 擴充（delta extension）與 Unity Catalog 整合於 2026 年 5 月 7 日正式移除實驗標籤，新增 INSERT 寫入支援、時間旅行查詢，以及透過 Unity Catalog 協調的並發寫入控制。穩定版 v1.5.3 將包含增量快照載入（incremental snapshot loading），此特性目前已在 nightly 版本提供。
寫入支援
Delta 擴充現在支援 INSERT INTO 操作，同一 BEGIN/COMMIT 事務區塊中的多次插入會被合併為單一原子性 Delta 版本，保持 Delta Lake 的 ACID 語意。目前 UPDATE、MERGE、DELETE 尚未支援，列於未來工作清單。寫入時，擴充以 Delta Log（_delta_log/ 目錄下的 JSON 條目）記錄每個事務，維護與其他 Delta 相容引擎（如 Apache Spark、Databricks）的互通性。
時間旅行查詢
使用者可查詢 Delta 表格在特定版本時的歷史快照。時間旅行的版本綁定有兩種方式：
- 在
ATTACH時指定VERSION = <n>，整個連線期間固定在該版本 - 在單一查詢中以
AT VERSION = <n>臨時指定，不影響其他查詢
增量快照載入大幅提升相鄰版本間的時間旅行效能：系統不再從頭重建快照，而是在版本接近時增量計算差異。此特性在 nightly 版本可透過 FORCE INSTALL delta FROM core_nightly 安裝，預計進入 v1.5.3 穩定版。
Unity Catalog 整合
Unity Catalog（UC）是 Databricks 主導的開放數據與 AI 資產治理標準。DuckDB 的 Unity Catalog 擴充整合後，支援 Catalog Managed Tables（CMT）模式，UC 作為提交仲裁者協調並發寫入衝突：先完成的寫入者獲得提交，後到者收到衝突錯誤，解決多個 DuckDB 程序同時寫入同一 Delta 表格的衝突問題。
影響範圍
Delta 擴充移除實驗標籤後，DuckDB 在 Lakehouse 生態中的定位從「唯讀分析引擎」擴展到「可讀寫的 Delta 客戶端」。對使用 Databricks/Spark + DuckDB 混合架構的資料工程師而言，DuckDB 現在可以直接作為本地開發的寫入層，生成與 Spark 相容的 Delta 版本，無需在開發環境部署完整的 Spark 叢集。
原始來源：DuckDB Blog
ClickHouse Cloud 推出 Postgres Query Insights：pg_stat_ch 擴充驅動的深度查詢診斷
ClickHouse Blog · 2026-05-07
ClickHouse Cloud Managed Postgres 推出 Query Insights 預覽功能，以開源的 pg_stat_ch PostgreSQL 擴充為基礎，將每次查詢執行的細粒度遙測資料串流至 ClickHouse 儲存與分析，提供超越 pg_stat_statements 的互動式診斷能力。
架構設計
pg_stat_ch 擴充在 PostgreSQL 程序內攔截每次語句執行，在送出 ClickHouse 前將查詢中的字面值替換為佔位符（query normalization），避免敏感資料洩漏至遙測管線。正規化後的語句按模式（pattern）分組，每次執行作為獨立事件串流至 ClickHouse Cloud，ClickHouse 的 columnar 儲存與向量化執行引擎讓歷史月份的彙總計算仍保持互動速度。
診斷資訊層次
Query Insights 提供三層資訊：
- 總覽（Overview）：單一畫面顯示查詢量、錯誤率、快取命中率、操作類型分布、延遲趨勢
- 模式表（Patterns）：按總執行時間、CPU、錯誤數、最大延遲、P95 排序的查詢模式列表，可依資料庫、應用程式、操作類型、使用者篩選
- 詳細面板（Detail flyout）：每執行次數的百分位延遲、CPU 分布、快取 vs 磁碟讀取比、temp file spill 資訊、parallel worker 分配
與 pg_stat_statements 的差異
pg_stat_statements 在 PostgreSQL 程序內以聚合方式記錄統計，只保留累計值（如總執行次數、總執行時間），無法回溯單次執行的詳細資料，也無法對歷史時段進行多維度篩選。Query Insights 保存每次執行的原始事件，在 ClickHouse 的 columnar 引擎上支援任意時段的 percentile 計算與多維分析，代價是需要 pg_stat_ch 擴充與外部 ClickHouse Cloud 連線。
原始來源：ClickHouse Blog