受到1BR挑战的启发，我想探究将10亿行数据从Postgres迁移到Snowflake的成本。转移10亿行数据绝非易事。这一过程不仅涉及数据的传输，还需确保数据的完整性、错误恢复以及迁移后的一致性。
此任务的核心在于工具和技术的选择。我们将讨论开源工具的使用、自定义脚本、从Postgres读取数据的方法，以及Snowflake数据加载能力。诸如并行处理、高效读取Postgres的WAL日志、数据压缩以及在Snowflake上增量批量加载等关键方面将被着重强调。
我将列举并讨论一些为最小化计算、网络和仓库成本而实施的优化措施。此外，我还将突出显示作为此过程一部分所做的一些权衡。鉴于博客中涉及的大多数方法源自我在PeerDB的探索，旨在增强我们的产品——任务主要通过PeerDB完成。
我想明确指出，与成熟系统相比，这里存在一些功能差距，可能并不适用于所有用例。然而，它确实有效处理了最常见的用例，同时显著降低了成本。我还想提醒，可能在某些方面估算可能有误，我乐于根据反馈进行调整。
初始设置
初始数据加载x：我们将考虑在任务开始时表中已有3亿行数据，系统应处理所有行的初始加载。
插入、更新和删除（变更数据捕获）：剩余的7亿行将是插入、更新和删除的组合。包括对toast列的支持。
每秒变更1024行，持续约8天。
恢复能力：我们将每30分钟重启系统，以确保其健壮性，能够从灾难中恢复。
现在，让我们逐步介绍一个工程设计，以最小化成本和提高性能为目标，优化处理上述工作负载。
从Postgres到Snowflake的初始加载
首先，任何数据同步任务都要做的就是从源头加载初始数据集。这其中有一些挑战：
- 如何高效从Postgres检索大量数据？
- 如何以最小成本处理数据？
- 如何高效将数据加载到Snowflake？
从Postgres高效检索数据
顺序读取Postgres中的表很慢。从Postgres读取3亿行数据需要很长时间。为了提高效率，我们需要并行化。我们发现了一个巧妙的方法，可以快速读取Postgres表中的数据片段，使用的是一个被称为TID Scan的隐藏宝石。基本上，它允许我们根据它们的元组ID（CTIDs）识别并选取存储在磁盘上的特定数据块，这些ID看起来像是（页面，元组）。这优化了IO利用率，对于高效读取大型表格非常有用。
以下是我们的做法：我们根据数据库页面将表分区，每个分区分配一个扫描任务。每个任务处理约50万行数据。因此，我们将表划分为CTID范围，每个分区大约有50万行，我们并行处理每个分区（一次16个分区）。
SELECT count(*) FROM public.challenge_1br;
SELECT bucket, MIN(ctid) AS start, MAX(ctid) AS end
FROM (
SELECT NTILE(1000) OVER (ORDER BY ctid) AS bucket, ctid
FROM public.challenge_1br
) subquery
GROUP BY bucket ORDER BY start;
数据在传输中
在不超载系统的情况下处理数据非常重要。由于我们的预算有限，我们需要使用有效利用硬件的技术。我们将采用“数据集适合于RAM”这一系统设计范式。初始加载的3亿行听起来很多，但让我们看看如何让它适应我们的RAM。我们需要处理数据以确保数据类型正确映射到目的地。我们将把查询结果转换为Avro格式，以
