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PostgreSQL 资讯

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工业数据放进 PostgreSQL 才好被 AI 代理查询

发布于 2026-09-10T10:59:37.643575Z · TigerData 博客 MCP 工业 时序

工业现场的统一命名空间架构通常把时序数据和设备层级上下文放在两套系统里,问一个有意义的问题就得先做集成。Damaso Sanoja 的做法是两边都放进 PostgreSQL:uns_namespace 表存 ISA-95 层级映射,tag_history 表存带时间戳的传感器读数,用外键在数据库层面保证质量,一条 SQL 连接即可完成上下文化。这样既能回答「多个厂区里哪台设备表现最好」,也让 AI 代理经由 MCP 直接理解工厂结构。

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Xata 用原生 Postgres 顶掉了一整套 OLAP 栈

发布于 2026-09-10T10:59:37.639307Z · Xata 博客 pg_cron 分析 数据仓库

Xata 把自家的产品分析仓库直接建在原生 PostgreSQL 上,理由是中小规模的分析负载用不着专门的 OLAP 系统。他们把认证、用量、计费和行为事件四套数据汇到一处:PostHog 走自带管道每日同步,数据库快照用 Kubernetes 定时任务拉取,计费数据用自写的批量上传程序。落地后用物化视图把 JSONB 事件属性摊平,用 pg_cron 定时刷新,用数据库分支安全地改表结构;分析压力上来再上 pg_duckdb。

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Redgate 的 pgNow 提供免代理的即时体检

发布于 2026-09-10T10:59:37.635979Z · Stormatics 博客 工具 监控 诊断

pgNow 是 Redgate 出的轻量 PostgreSQL 诊断工具,不装代理,连上去就能看当前状态。它读 pg_stat_activity 与 pg_stat_statements,汇总查询负载与会话、索引使用和 vacuum 活动等指标。使用前要启用 pg_stat_statements,并建一个对相关系统视图有 SELECT 权限的监控用户。Linux 下解压后以非 root 运行,Windows 有安装包,目前免费。

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PostgreSQL 19 的 pg_dumpall 支持非文本格式

发布于 2026-09-10T10:59:37.631905Z · depesz 博客 PostgreSQL 19 pg_dump 备份

Andrew Dunstan 在 2 月底推送:pg_dumpall 不再只能输出纯 SQL 脚本,还支持 custom、directory 与 tar。非文本格式产出一个目录:toc.glo 存放角色与表空间等全局对象,map.dat 记录库 OID 与名字的对应,databases 下按 OID 存放各库归档。pg_restore 随之扩展,先恢复全局对象再逐库恢复,新增 --globals-only,也能从整集群备份挑单库恢复。

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PostgreSQL 18 开始对 MD5 口令发出弃用警告

发布于 2026-09-10T10:59:37.627454Z · CYBERTEC 博客 SCRAM 安全 认证

PostgreSQL 18 在 password_encryption 设为 md5 且创建或修改口令时会发出警告,提示 MD5 已弃用、将来会移除,新参数 md5_password_warnings 可关掉这条提示。迁移路径是改用 scram-sha-256,它更安全且早已是默认值。要注意 MD5 口令无法直接转成 SCRAM,必须逐个重设所有用户的口令,确认客户端库支持 SCRAM,并改掉 pg_hba.conf 里的认证方式。

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Tiger Cloud 升级压缩数据查询与默认版本

发布于 2026-09-10T10:59:37.577168Z · TigerData 博客 TimescaleDB 云服务

TigerData 一次性放出 Tiger Cloud 的多项更新。TimescaleDB 升到 2.25,新增 ColumnarIndexScan 执行路径并改进连续聚合,厂商称压缩数据上的查询最高快 289 倍。平台默认版本换成 PostgreSQL 18,带来异步 I/O 相关的改进。此外新增 Azure Marketplace 自助注册、Azure 分层存储和 AWS 欧洲区域,控制台加了浮动 SQL 编辑器与作业时间线。

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Bruce Momjian 认为 COMMENT 因 MCP 重新变重要

发布于 2026-09-10T10:59:37.57149Z · Momjian 博客 AI MCP 元数据

数据库对象上的 COMMENT 长期被当作可有可无的文档。Bruce Momjian 指出,MCP 客户端要理解库里有什么才能干活,而它们能依据的只有表结构、对象命名和约束;有了注释,模型才更容易把用户的说法对上具体的表和列,生成的 SQL 也更靠谱。他给出两条路:一是让使用者手写注释,为 AI 客户端补上业务语境;二是反过来用生成式 AI 读取实际数据,自动产出合适的注释。文章只谈思路,没有给出具体写法。

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