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Amit Kapila 在 3 月 4 日提交了 vignesh C 等人的补丁：PostgreSQL 19 的 FOR ALL TABLES 发布可以排除若干张表，写作 FOR ALL TABLES EXCEPT TABLE (public.t5, s1.t1)，被排除表的数据不再发往订阅端。分区表按根表排除，现有和将来的分区一并生效。限制也明确：已有的 FOR ALL TABLES 发布不能事后增删排除项，硬来会报错。

起因是想给 AI 工作流一个安全入口。Andrei Lepikhov 提出用 pg_readonly 扩展解决，反问是否真要改内核。Bruce Momjian 认为随着 MCP 越用越多，只读应当是数据库自带的能力。Peter Eisentraut 坚持只读是事务属性，不是访问控制。Andres Freund 举出计划内切换和优雅关闭的场景，认为临时只读本身有价值。悬而未决的是做成会话级还是集群级，以及要不要连 vacuum 一起挡住。

Specific 是一家 Y Combinator 公司，做编码代理的云平台，每个编码任务配一个独立数据库，避免代理之间互相干扰。这套东西建在 Neon 上：用分支功能从快照秒建副本，新任务一来数据库立刻可用，规模上到数千个库。联合创始人 Iman Radjavi 说，选 Neon 看中的正是即时创建与分支这两点，正好对上代理式基础设施随建随弃的用法。这类场景里单个库都很小，但数量极多、生命周期很短，和传统实例规划的思路不同。

Ibrar Ahmed 数了常见 RAG 栈的几处毛病：检索无状态，同一个问题两次问出不同答案；多个代理并发写入时操作只完成一半，向量与原文脱节；记忆如何演变没有记录，事后无法复盘或审计；外部向量库的最终一致性还会在并发写时返回旧数据。他主张把 PostgreSQL 当作事务型记忆引擎，让向量、元数据和会话状态在一个事务里提交：pgvector 提供 HNSW 与 IVF 索引，外键杜绝孤立向量，行级安全隔离租户，WAL 记下每次变更。

Takton 的 Sense Manufacturing 给中小制造商监控机器功率与振动，设备每几秒往 Tiger Cloud 送一次数据。团队在写生产代码之前就定下了数据平台：起初考虑 InfluxDB，最后选 Tiger Data，理由是数千台设备的高频写入更扛得住，整条链路能统一在 SQL 上，托管服务也省掉运维。从第一次提交到设备进客户现场只用了两个月。平台保留全分辨率时序数据做异常检测，按厂商口径已提前数天发现过设备故障。

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。