如何将BigQuery表持续复制到谷歌云Postgres支持查询

你预想的类似CREATE OR REPLACE TABLE postgres_server.table123 as select * from bigquery.table123;的跨库直读直写语法，在BigQuery和Cloud Postgres的原生能力下完全不可行：

• 两套独立的SQL引擎各自的语法解析规则，都不支持直接识别对方的数据库连接地址和表路径，单条SQL里同时操作两个异构数据库的表，两边执行都会直接抛出语法错误。
• 哪怕提前打通了两个实例的网络连通性，没有中间的连接适配层，两个服务也没办法直接交互完成跨实例的数据写入。

整个方案完全贴合你想的“少写代码、cron定时触发、自动建表、定期刷新、PG侧直接本地查询”的目标，不需要复杂的中间件：

1. 一次性打通双向连接通道 #

• 在BigQuery控制台把你的Cloud Postgres实例配置为外部数据源，过程只需要填写Postgres的连接串、具备写入权限的数据库账号，配置完成后BigQuery就可以直接识别PG侧的库表结构，不需要手动维护字段映射。
• 这个配置是BigQuery原生自带的能力，不需要额外安装同步工具或者插件。

2. 实现零代码建表+全量数据写入 #

• 首次同步的时候，不需要提前在Postgres侧手动创建表，直接在BigQuery中执行导出命令，指定写入模式为覆盖：BigQuery会自动根据BigQuery源表的字段类型，在Postgres侧创建结构完全匹配的表，一次性把全量数据写入，完全实现你一开始预想的“单条操作完成建表+数据导入”的效果，只是操作入口在BigQuery侧，不是单条跨库SQL。
• 整个过程的数据传输是谷歌云内网直连，不需要经过公网中转。

3. 搭配cron完成持续刷新 #

• 按照你最初的计划搭建定时任务，定时触发BigQuery的导出命令即可：可以选择每日全量覆盖写入，也可以根据业务表的时间字段做增量追加，所有同步逻辑都可以用纯SQL实现，不需要额外开发同步脚本。
• 同步完成后，Postgres侧的表就是普通的本地关系表，和手动创建的表没有区别，直接执行普通查询就能正常使用。

• 不要选择在Postgres侧部署FDW插件直连BigQuery做查询，这种模式没有把数据真正复制到Postgres本地，大表查询的延迟和稳定性完全达不到生产使用的要求，和你要的“复制完成后本地查询”的目标不匹配。
• 定时任务的执行节点要和BigQuery、Cloud Postgres在同一个云区域部署，避免跨区域传输带来的延迟和额外流量成本。
• 如果是大表同步，尽量避免每次都执行整表drop重建，可以用BigQuery导出支持的按分区覆盖、按主键upsert的模式，缩短同步窗口。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2491463