PostgreSQL 技术文章
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Laurenz Albe 表过多的危害当单个 PostgreSQL 数据库中存在数万张表时，可能引发两类严重问题：内存耗尽和元数据查询性能下降。每个长连接都会在 CacheMemoryContext 中持续积累 relcache 和 catcache 条目，且该缓存没有大小上限，单个连接可能占用数百 MB 内存。连接数量一多，便可能耗尽系统内存，触发 OOM Killer。与此同时，pg_cl… 阅读原文 |
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数据库宕机对业务的影响与成本分析
EDB 的博客指出，超过 90% 的中大型企业每小时停机损失超过 30 万美元，但高可用性往往只被视为常规基础设施事项，而非业务层面的战略议题。EDB 推出 EDB Postgres AI Distributed High Availability，旨在将 HA 从 DBA 的配置任务提升为需要管理层关注的业务风险。文章的核心观点是：对于大规模运行 Pos… 阅读原文 |
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Oracle 续约在即，这次有了新的出路
EDB 发布了一篇博文，面向正在面临 Oracle 合同续签、云成本上涨或迁移项目搁置的企业，推广基于 PostgreSQL 的迁移方案。文章着重强调迁移速度、安全性与数据主权，目标读者是承受 Oracle 授权费用压力、或此前迁移工作半途而废的技术决策者。内容片段中未涉及具体的技术细节、工具或迁移方法论，仅表明相关解决方案当前已可用。 阅读原文 |
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一站式仪表板：告别加班，重获周五
EDB 推出了统一控制平面 EDB Postgres AI，用于管理跨本地、多云及混合环境的 PostgreSQL 部署。该平台将数据库管理整合至单一控制台和组件库，旨在降低运维复杂度。无论底层基础设施类型如何，均可提供类似云端的敏捷性，定位为开箱即用的生产就绪解决方案，主要面向需要在多样化分布式环境中简化 PostgreSQL 运维的企业用户。 阅读原文 |
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数据库应该在你睡眠时保持运行
EDB Agentic Database 被定位为解决大规模 PostgreSQL 运维团队长期面临的被动响应负担的方案。文章以凌晨告警、延迟飙升、应用超时、生产故障为典型场景，指出这并非偶发事件，而是数据库团队的常态困境。EDB 推出该产品的目标是将 PostgreSQL 运维模式从人工被动响应转变为自动化持续管理，使问题能够在无需人工干预的情况下得到处… 阅读原文 |
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Agentic 数据库内核：EDB 如何将 Postgres 演进为自主管理系统
EDB 推出了名为"Agentic Database"的自治管理系统，该系统直接嵌入 PostgreSQL 内部，而非作为外部服务运行。它能够持续监控数据库行为、生成优化建议，并代表运维人员自主执行操作。EDB 将其定位为应对数据库基础设施扩张速度超过 DBA 招募速度这一现实问题的解决方案。据介绍，该智能系统与 PostgreSQL 引擎深度集成，而非松… 阅读原文 |
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架构即安全：基于 Postgres 与 EDB Agent Factory 构建自主 AI 运维体系
EDB Agent Factory 提出了一种将 AI 驱动的数据库故障响应流程完全整合在单一 PostgreSQL 集群内的架构方案。该方案由以下组件构成：用于检索的 pgvector、提供模型推理的 EDB Hybrid Manager、基于 Langflow 构建的 AI Studio 负责编排，以及一张普通 PostgreSQL 表用于审计日志。其… 阅读原文 |
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Slava Sarzhan Community Docker 镜像：在不依赖商业镜像库的情况下保持运营者开放性Percona Operator for PostgreSQL 3.0.0 引入了 Community PostgreSQL Images 功能，允许用户基于直接来自 download.postgresql.org（PGDG）的官方 PostgreSQL 软件包构建容器镜像，从而绕过厂商控制的镜像仓库。用户可使用官方提供的 Dockerfile 自行构建镜… 阅读原文 |
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Vigneshwaran C PostgreSQL 升级工作流中序列同步的关键突破PostgreSQL 19 通过 pg_upgrade 与 pg_createsubscriber 的配合，支持将物理副本转换为逻辑订阅者，从而实现近零停机升级。然而，这一方案暴露了逻辑复制长期存在的缺陷：序列状态无法被复制。升级完成后，若将备库提升为主库，其序列值可能与原主库不同步，进而引发主键冲突或 ID 生成错误。文章深入分析了这一问题，并探讨序列同… 阅读原文 |
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Team Tiger Data Float 如何用三人团队和 Tiger Data 运营 AI 能源公司丹麦初创公司 Float 以 1Hz 频率采集数百户家庭的智能电表数据，并通过自研 ML 模型将总用电负荷拆解为各电器的独立用电量。系统基于 Tiger Data（Azure 上托管的 TimescaleDB）运行，时序数据压缩率达 99.3%，超过其固定费率订阅模式可持续运营所需的 90% 下限。连续聚合功能将原始 1Hz 数据实时汇总为 15 分钟结算… 阅读原文 |
