本地开发环境

Managed Postgres 基于标准 PostgreSQL 构建，可与现有的 PostgreSQL 生态系统兼容。对于大多数开发任务，你可以直接基于在 Docker 中运行的本地 PostgreSQL 实例进行开发和测试，而无需使用云端部署。这种方法能提供更快的反馈回路，简化 onboarding，减少对共享基础设施的依赖，并让你能够在不影响生产系统的情况下安全地进行试验。目标并不是完全复制生产环境。相反，你应创建一个可复现的本地环境，并满足以下条件：

使用与生产环境相同的 PostgreSQL 主版本。
应用与生产环境相同的 schema 定义。
包含有代表性的开发数据。
支持常规的应用开发和测试工作流。

由于 Managed Postgres 是标准 PostgreSQL，现有的迁移框架、schema 管理工具以及数据填充方式都可以直接使用，无需修改。

开发流程示例

典型的本地开发流程如下： Managed Postgres 可无缝融入现有的 PostgreSQL 开发工作流。针对本地 PostgreSQL 实例进行开发，团队可以快速迭代、保持环境可复现，并确保应用部署到 Managed Postgres 后也能保持一致的行为表现。

使用 Docker 在本地运行 PostgreSQL

创建本地开发环境最简单的方法，是在 Docker 中运行 PostgreSQL。选择与您的 Managed Postgres 部署相对应的 PostgreSQL 版本：

docker-compose.yml

services:
  postgres:
    image: postgres:18
    container_name: local-postgres
    restart: unless-stopped

    environment:
      POSTGRES_USER: postgres
      POSTGRES_PASSWORD: postgres
      POSTGRES_DB: app

    ports:
      - "15432:5432"

    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql

volumes:
  postgres_data:

启动 PostgreSQL：

docker compose up -d

验证连接性：

psql -h localhost -U postgres -p 15432 -d app

此时，PostgreSQL 已在本地运行，但其中还没有应用程序 schema，也没有任何开发用数据。

应用应用程序的 schema

在本地环境中创建 schema 并没有唯一的固定方法。大多数组织都已有成熟的 schema 管理工作流，可直接沿用。

应用迁移

许多团队会在预发环境和生产环境中使用同一套迁移框架——例如 Flyway、Liquibase、Rails migrations、Django migrations、Prisma migrations 或 Alembic。在本地执行迁移，可确保 schema 的演进作为日常开发的一部分持续得到测试：

./migrate up
# 或
npm run migrate
# 或
rails db:migrate

仅包含 schema 的 PostgreSQL 转储

仅包含 schema 的 PostgreSQL 导出可以重现现有数据库的结构。这对于环境引导、研究 schema 的行为、验证兼容性，或快速搭建开发环境都很有用。导出 schema：

pg_dump \
  --schema-only \
  --no-owner \
  --no-privileges \
  -h <host> \
  -U <user> \
  -d <database> \
  > schema.sql

本地恢复：

psql \
  -h localhost \
  -U postgres \
  -p 15432    \
  -d app \
  -f schema.sql

已提交到版本库的 SQL 定义

有些团队会将 schema 定义直接作为 SQL 文件维护在源代码版本库中。这些定义可以在环境搭建期间直接应用到本地 PostgreSQL 实例。无论采用哪种方式，关键结果都是：schema 的创建实现了自动化、可复现，并且基于版本控制中的定义。

填充具有代表性的开发数据

schema 创建完成后，使用具有代表性的开发数据填充数据库。对于大多数开发工作流，通过种子脚本生成的合成数据集已经足够。它们易于重新生成、可安全分发，并且能避免使用生产数据时涉及的合规与安全问题。对于 SaaS 应用，一种常见做法是为少量样本租户生成数据，并在用户、产品、订单及其他业务实体之间构建逼真的关联关系。

多租户 schema 示例

以下 schema 展示了一个简化的多租户 SaaS 应用：

CREATE TABLE tenants (
    id UUID PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL
);

CREATE TABLE users (
    id UUID PRIMARY KEY,
    tenant_id UUID NOT NULL REFERENCES tenants(id),
    email TEXT NOT NULL,
    first_name TEXT,
    last_name TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

CREATE TABLE products (
    id UUID PRIMARY KEY,
    tenant_id UUID NOT NULL REFERENCES tenants(id),
    name TEXT NOT NULL,
    price NUMERIC(10,2)
);

CREATE TABLE orders (
    id UUID PRIMARY KEY,
    tenant_id UUID NOT NULL REFERENCES tenants(id),
    user_id UUID NOT NULL REFERENCES users(id),
    status TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

CREATE TABLE order_items (
    id UUID PRIMARY KEY,
    order_id UUID NOT NULL REFERENCES orders(id),
    product_id UUID NOT NULL REFERENCES products(id),
    quantity INTEGER
);

CREATE TABLE audit_logs (
    id UUID PRIMARY KEY,
    tenant_id UUID NOT NULL REFERENCES tenants(id),
    entity_type TEXT,
    entity_id UUID,
    action TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

生成样本数据

安装依赖：

pip install faker psycopg2-binary

创建一个名为 seed.py 的文件：

seed.py

import random
import uuid

import psycopg2
from faker import Faker

fake = Faker()

conn = psycopg2.connect(
    host="localhost",
    port=15432,
    dbname="app",
    user="postgres",
    password="postgres"
)

cur = conn.cursor()

tenant_ids = []

for tenant_name in [
    "Tenant A",
    "Tenant B",
    "Tenant C"
]:
    tenant_id = str(uuid.uuid4())
    tenant_ids.append(tenant_id)

    cur.execute(
        """
        INSERT INTO tenants(id, name)
        VALUES (%s, %s)
        """,
        (tenant_id, tenant_name)
    )

for tenant_id in tenant_ids:

    users = []
    products = []

    for _ in range(20):
        user_id = str(uuid.uuid4())
        users.append(user_id)

        cur.execute(
            """
            INSERT INTO users(
                id,
                tenant_id,
                email,
                first_name,
                last_name
            )
            VALUES (%s,%s,%s,%s,%s)
            """,
            (
                user_id,
                tenant_id,
                fake.email(),
                fake.first_name(),
                fake.last_name()
            )
        )

    for _ in range(15):
        product_id = str(uuid.uuid4())
        products.append(product_id)

        cur.execute(
            """
            INSERT INTO products(
                id,
                tenant_id,
                name,
                price
            )
            VALUES (%s,%s,%s,%s)
            """,
            (
                product_id,
                tenant_id,
                fake.word(),
                round(random.uniform(10, 500), 2)
            )
        )

    for _ in range(50):

        order_id = str(uuid.uuid4())

        cur.execute(
            """
            INSERT INTO orders(
                id,
                tenant_id,
                user_id,
                status
            )
            VALUES (%s,%s,%s,%s)
            """,
            (
                order_id,
                tenant_id,
                random.choice(users),
                random.choice([
                    "pending",
                    "completed",
                    "cancelled"
                ])
            )
        )

        for _ in range(random.randint(1, 5)):
            cur.execute(
                """
                INSERT INTO order_items(
                    id,
                    order_id,
                    product_id,
                    quantity
                )
                VALUES (%s,%s,%s,%s)
                """,
                (
                    str(uuid.uuid4()),
                    order_id,
                    random.choice(products),
                    random.randint(1, 10)
                )
            )

        cur.execute(
            """
            INSERT INTO audit_logs(
                id,
                tenant_id,
                entity_type,
                entity_id,
                action
            )
            VALUES (%s,%s,%s,%s,%s)
            """,
            (
                str(uuid.uuid4()),
                tenant_id,
                "order",
                order_id,
                "created"
            )
        )

conn.commit()
conn.close()

运行脚本：

python seed.py

生成的数据集包含：

Table	Records
tenants	3
users	60
products	45
orders	150
order_items	400+
audit_logs	150+

这个数据集的规模既足以演练常见的应用工作流、租户隔离逻辑、报表查询和关系完整性检查，又足够轻量，适合本地开发和测试。

PostgreSQL + ClickHouse 开发环境

以上示例主要聚焦于本地 PostgreSQL 开发。如果你想在本地测试完整的 PostgreSQL 到 ClickHouse 架构，可以运行开源的 PostgreSQL + ClickHouse 技术栈。该技术栈将 PostgreSQL 用于事务型工作负载，将 ClickHouse 用于分析，并使用 PeerDB 进行原生 CDC (变更数据捕获) 。它让你能够基于 PostgreSQL 进行开发，同时持续将数据复制到 ClickHouse——从而可以直接在你的笔记本电脑上测试操作分析、报表工作负载和实时数据管道。只需一条命令即可启动该技术栈，其中已预先配置好所有必需的服务：

git clone https://github.com/ClickHouse/postgres-clickhouse-stack.git
cd postgres-clickhouse-stack

./run.sh start

该技术栈包括：

PostgreSQL
ClickHouse
用于 PostgreSQL CDC (变更数据捕获) 的 PeerDB
配套服务和示例应用程序

有关设置说明、架构细节以及完整技术栈的演练，请参阅：

当你的应用程序已在本地连接 PostgreSQL 运行，并且你希望验证 PostgreSQL 到 ClickHouse 的同步、实时分析能力以及端到端应用行为时，这会是很合适的下一步。

开始使用

功能特性

基准测试

定价

ClickHouse 集成

迁移

监控

常见问题

开发流程示例

使用 Docker 在本地运行 PostgreSQL

应用应用程序的 schema

应用迁移

仅包含 schema 的 PostgreSQL 转储

已提交到版本库的 SQL 定义

填充具有代表性的开发数据

多租户 schema 示例

生成样本数据

PostgreSQL + ClickHouse 开发环境

​开发流程示例

​使用 Docker 在本地运行 PostgreSQL

​应用应用程序的 schema

​应用迁移

​仅包含 schema 的 PostgreSQL 转储

​已提交到版本库的 SQL 定义

​填充具有代表性的开发数据

​多租户 schema 示例

​生成样本数据

​PostgreSQL + ClickHouse 开发环境

开发流程示例

使用 Docker 在本地运行 PostgreSQL

应用应用程序的 schema

应用迁移

仅包含 schema 的 PostgreSQL 转储

已提交到版本库的 SQL 定义

填充具有代表性的开发数据

多租户 schema 示例

生成样本数据

PostgreSQL + ClickHouse 开发环境