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PostgreSQL正在吞噬數(shù)據(jù)庫世界

admin
2024年3月6日 9:42 本文熱度 1850

PostgreSQL 并不是一個簡單的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,而是一個數(shù)據(jù)管理的抽象框架,具有吞噬整個數(shù)據(jù)庫世界的力量。而這也是正在發(fā)生的事情 —— “一切皆用 Postgres” 已經(jīng)不再是少數(shù)精英團(tuán)隊的前沿探索,而是成為了一種進(jìn)入主流視野的最佳實(shí)踐。


OLAP 領(lǐng)域迎來踢館者

在 2016 年的一次數(shù)據(jù)庫沙龍里,我提出了一個觀點(diǎn): 現(xiàn)在 PostgreSQL 生態(tài)的一個主要遺憾是,缺少一個足夠好的列式存儲分析插件來做 OLAP 分析。盡管PostgreSQL 本身提供了很強(qiáng)大的分析功能集,應(yīng)付常規(guī)的分析任務(wù)綽綽有余。但在較大數(shù)據(jù)量下全量分析的性能,相比專用的實(shí)時數(shù)倉仍然有些不夠看。

以分析領(lǐng)域的權(quán)威評測 Clickbench 為例,我們在其中標(biāo)注出了 PostgreSQL 與生態(tài)擴(kuò)展插件以及兼容衍生數(shù)據(jù)庫在其中的性能表現(xiàn)。原生未經(jīng)過調(diào)優(yōu)的 PostgreSQL 表現(xiàn)較為拉垮(x1050),但經(jīng)過調(diào)優(yōu)后可以達(dá)到(x47);此外還有三個與分析有關(guān)系的擴(kuò)展:列存 Hydrax42),時序擴(kuò)展 TimescaleDBx103),以及分布式擴(kuò)展 Citusx262)。

這樣的分析性能表現(xiàn)不能說爛,因?yàn)楸绕?nbsp;MySQL,MariaDB 這樣的純 OLTP 數(shù)據(jù)庫的辣眼表現(xiàn)x3065,x19700)確實(shí)好很多;但第三梯隊的性能表現(xiàn)也絕對說不上足夠好,與專注于 OLAP 的第一梯隊組件:Umbra,ClickHouse,Databend,SelectDB(x3~x4)相比,在分析性能上仍然有十幾倍的性能差距。食之無味,棄之可惜。

然而, ParadeDB 和 DuckDB 的出現(xiàn)改變了這一點(diǎn)!
ParadeDB 提供的 PG 原生擴(kuò)展 pg_analytics 實(shí)現(xiàn)了第二梯隊(x10)的性能水準(zhǔn),與第一梯隊只有 3~4 倍的性能差距。相對于其他功能上的收益,這種程度的性能差距通常是可以接受的 —— ACID,新鮮性與實(shí)時性,無需 ETL、額外學(xué)習(xí)成本、維護(hù)獨(dú)立的新服務(wù),更別提它還提供了 ElasticSearch 質(zhì)量的全文檢索能力。

而 DuckDB 則專注于 OLAP ,將分析性能這件事做到了極致x3.2 —— 略過第一名 Umbra 這種學(xué)術(shù)研究型閉源數(shù)據(jù)庫,DuckDB 也許是 OLAP 實(shí)戰(zhàn)性能最快的數(shù)據(jù)庫了。它并不是 PG 的擴(kuò)展插件,但它是一個嵌入式文件數(shù)據(jù)庫,而 DuckDB FDW 以及 pg_quack 這樣的 PG 生態(tài)項(xiàng)目,能讓 PostgreSQL 充分利用 DuckDB 帶來的完整分析性能紅利!

ParadeDB 與 DuckDB 的出現(xiàn)讓 PostgreSQL 的分析性能來到了 OLAP 的第一梯隊與金字塔尖,彌補(bǔ)了 PostgreSQL 在 OLAP 性能這最后一塊關(guān)鍵短板。


分久必合的數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域

數(shù)據(jù)庫誕生伊始,并沒有 OLTP 與 OLAP 的分野。OLAP 數(shù)據(jù)倉庫從數(shù)據(jù)庫中“獨(dú)立”出來,已經(jīng)是上世紀(jì)九十年代時候的事了 —— 因?yàn)閭鹘y(tǒng)的 OLTP 數(shù)據(jù)庫難以支撐起分析場景下的查詢模式,數(shù)據(jù)量與性能要求。

在相當(dāng)一段時間里,數(shù)據(jù)處理的最佳實(shí)踐是使用 MySQL / PG 處理 OLTP 工作負(fù)載,并通過 ETL 將數(shù)據(jù)同步到專用的 OLAP 組件中去處理,比如 Greenplum, ClickHouse, Doris, Snowflake 等等。

與許多 “專用數(shù)據(jù)庫” 一樣,專業(yè)的 OLAP 組件的優(yōu)勢往往在于性能 —— 相比原生 PG 、MySQL 上有 1~3 個數(shù)量級的提升;而代價則是數(shù)據(jù)冗余、 大量不必要的數(shù)據(jù)搬運(yùn)工作、分布式組件之間缺乏一致性、額外的專業(yè)技能帶來的復(fù)雜度成本、學(xué)習(xí)成本、以及人力成本、 額外的軟件許可費(fèi)用、極其有限的查詢語言能力、可編程性、可擴(kuò)展性、有限的工具鏈、以及與OLTP 數(shù)據(jù)庫相比更差的數(shù)據(jù)完整性和可用性 —— 但這是一個合理的利弊權(quán)衡。

然而天下大勢,分久必合,合久必分硬件遵循摩爾定律又發(fā)展了三十年,性能翻了幾個數(shù)量級,成本下降了幾個數(shù)量級。在 2024 年的當(dāng)下,x86 單機(jī)可以達(dá)到 512 核幾個TB的內(nèi)存,單卡 NVMe SSD 可達(dá) 64TB,全閃單機(jī)柜 2PB ;S3 這樣對象存儲更是能實(shí)現(xiàn)幾乎沒有上限的存儲。

硬件的發(fā)展解決了數(shù)據(jù)量的問題,而數(shù)據(jù)庫軟件的發(fā)展(PostgreSQL,ParadeDB,DuckDB)解決了查詢模式的問題,而這導(dǎo)致分析領(lǐng)域 —— 所謂的“大數(shù)據(jù)” 行業(yè)基本工作假設(shè)面臨挑戰(zhàn)。

正如 DuckDB 發(fā)表的宣言《大數(shù)據(jù)已死》所主張的:大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)結(jié)束了 —— 大多數(shù)人并沒有那么多的數(shù)據(jù),大多數(shù)數(shù)據(jù)也很少被查詢。大數(shù)據(jù)的前沿隨著軟硬件發(fā)展不斷后退,99% 的場景已經(jīng)不再需要所謂“大數(shù)據(jù)”了。

如果 99% 的場景甚至都可以放在一臺計算機(jī)上用單機(jī)/主從的 DuckDB 或 PostgreSQL 搞定,那么使用專用的分析組件還有多少意義?如果每臺手機(jī)都可以自由自主收發(fā)短信,那么 BP 機(jī)還有什么存在價值?(北美醫(yī)院還在用BP機(jī),正好比也還有 1% 不到的場景也許真的需要“大數(shù)據(jù)”)

基本工作假設(shè)的變化,將重新推動數(shù)據(jù)庫世界從百花齊放的“合久必分”階段,走向“分久必合”的階段,從大爆發(fā)到大滅絕,大浪淘沙中,新的大一統(tǒng)超融合數(shù)據(jù)庫將會出現(xiàn),重新統(tǒng)一 OLTP 與 OLAP。而承擔(dān)重新整合數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域這一使命的會是誰?


吞食天地的 PostgreSQL

數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域有許多“細(xì)分領(lǐng)域”:時序數(shù)據(jù)庫,地理空間數(shù)據(jù)庫,文檔數(shù)據(jù)庫,搜索數(shù)據(jù)庫,圖數(shù)據(jù)庫,向量數(shù)據(jù)庫,消息隊列,對象數(shù)據(jù)庫。而 PostgreSQL 在任何一個領(lǐng)域都不會缺席。

一個 PostGIS 插件,成為了地理空間事實(shí)標(biāo)準(zhǔn);一個 TimescaleDB 擴(kuò)展,讓一堆“通用”時序數(shù)據(jù)庫尷尬的說不出話來;一個向量擴(kuò)展 PGVector 插件,更是讓整個專用向量數(shù)據(jù)庫細(xì)分領(lǐng)域 變成笑話。

同樣的事情已經(jīng)發(fā)生過很多次,而現(xiàn)在,我們將在拆分最早,地盤最大的一個子領(lǐng)域 OLAP 分析中再次見證這一點(diǎn)。但 PostgreSQL 要替代的可不僅僅是 OLAP 數(shù)倉,它的野望是整個數(shù)據(jù)庫世界!

然 PostgreSQL 有何德何能,可當(dāng)此大任?誠然 PostgreSQL 先進(jìn),但 Oracle 也先進(jìn);PostgreSQL 開源,但 MySQL 也開源。PostgreSQL 先進(jìn)且開源,這是它與 Oracle / MySQL 競爭的底氣,但要說其獨(dú)一無二的特點(diǎn),那還得是它的極致可擴(kuò)展性,與繁榮的擴(kuò)展生態(tài)!

用戶選擇 PostgreSQL 的原因:開源,先進(jìn),擴(kuò)展。

PostgreSQL 并不是一個簡單的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,而是一個數(shù)據(jù)管理的抽象框架,具有囊括一切,吞噬整個數(shù)據(jù)庫世界的力量。而它的核心競爭力(除了開源與先進(jìn))來自可擴(kuò)展性,即基礎(chǔ)設(shè)施的可復(fù)用性與擴(kuò)展插件的可組合性。


PostgreSQL 允許用戶開發(fā)功能模塊,復(fù)用數(shù)據(jù)庫公共基礎(chǔ)設(shè)施,以最低的成本交付功能。例如,僅有兩千行代碼的向量數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展 pgvector 與百萬行代碼的 PostgreSQL 在復(fù)雜度上相比可以說微不足道,但正是這“微不足道”的擴(kuò)展,實(shí)現(xiàn)了完整的向量數(shù)據(jù)類型與索引能力,干翻了幾乎所有專用向量數(shù)據(jù)庫。

為什么?因?yàn)?PGVECTOR 作者不需要操心數(shù)據(jù)庫的通用額外復(fù)雜度:事務(wù) ACID,故障恢復(fù),備份PITR,高可用,訪問控制,監(jiān)控,部署,三方生態(tài)工具,客戶端驅(qū)動這些需要成百上千萬行代碼才能解決好的問題,只需要關(guān)注自己所需問題的本質(zhì)復(fù)雜度即可。

向量數(shù)據(jù)庫哪家強(qiáng)?

再比如,ElasticSearch 基于 Lucene 搜索庫開發(fā),而 Rust 生態(tài)有一個改進(jìn)版的下一代 Tantivy 全文搜索庫作為 Lucene 的替代;而 ParadeDB 只需要將其封裝對接到 PostgreSQL 的接口上,即可提供比肩 ElasticSearch 的搜索服務(wù)。更重要的是,它可以站在 PostgreSQL 巨人的肩膀上,借用 PG 生態(tài)的全部合力(例如,與 PG Vector 做混合檢索),不講武德地用數(shù)據(jù)庫全能王的力量,去與一個專用數(shù)據(jù)庫單品來對比。


可擴(kuò)展性帶來的另一點(diǎn)巨大優(yōu)勢是擴(kuò)展的可組合性,讓不同擴(kuò)展相互合作,產(chǎn)生出 1+1 >> 2 的協(xié)同效應(yīng)。例如,TimescaleDB 可以與 PostGIS 組合使用,提供時空數(shù)據(jù)支持;再比如,提供全文檢索能力的 BM25 擴(kuò)展可以和提供語義模糊檢索的 PGVector 擴(kuò)展組合使用,提供混合檢索能力。

再比如,分布式擴(kuò)展 Citus 可以將單機(jī)主從數(shù)據(jù)庫集群,原地升級改造為透明水平分片的分布式數(shù)據(jù)庫集群。而這個能力是可以與其他功能正交組合的,因此,PostGIS 可以成為分布式地理數(shù)據(jù)庫,PGVector 可以成為分布式向量數(shù)據(jù)庫,ParadeDB 可以成為分布式全文搜索數(shù)據(jù)庫,諸如此類。


更強(qiáng)大的地方在于,擴(kuò)展插件是獨(dú)立演進(jìn)的,不需要繁瑣的主干合并,聯(lián)調(diào)協(xié)作。因此可以 Scale  —— PG 的可擴(kuò)展性允許無數(shù)個團(tuán)隊并行探索數(shù)據(jù)庫前研發(fā)展方向,而擴(kuò)展全部都是的可選的,不會影響主干核心能力的穩(wěn)定性。那些非常強(qiáng)大成熟的特性,則有機(jī)會以穩(wěn)定的形態(tài)進(jìn)入主干中。

通過極致可擴(kuò)展性的魔法,PostgreSQL 做到了守正出奇,實(shí)現(xiàn)了主干極致穩(wěn)定性與功能敏捷性的統(tǒng)一。扎實(shí)的基本盤配上驚人的演進(jìn)速度,讓它成為了數(shù)據(jù)庫世界中的一個異數(shù),改變了數(shù)據(jù)庫世界的游戲規(guī)則。


改變游戲規(guī)則的玩家

PostgreSQL 的出現(xiàn),改變了數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的游戲規(guī)則:任何試圖開發(fā)“新數(shù)據(jù)庫內(nèi)核”的團(tuán)隊,都需要經(jīng)過這道試煉與考驗(yàn) —— 相比開源免費(fèi)、功能齊備的 Postgres,價值點(diǎn)在哪里?

至少到硬件出現(xiàn)革命性突破前,實(shí)用的通用數(shù)據(jù)庫內(nèi)核都不太可能誕生了,因?yàn)槿魏螁我粩?shù)據(jù)庫都無法與所有擴(kuò)展加持下的 PG 在整體實(shí)力上相抗衡 —— 包括 Oracle,因?yàn)?PG 還有開源免費(fèi)的必殺技。

而某個細(xì)分領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,如果能在單點(diǎn)屬性(通常是性能)上相比 PostgreSQL 實(shí)現(xiàn)超過一個數(shù)量級的優(yōu)勢,那也許還有一個專用數(shù)據(jù)庫的生態(tài)位存在。但通常用不了多久,便會有 PostgreSQL 生態(tài)的開源替代擴(kuò)展插件滾滾而來。因?yàn)檫x擇開發(fā) PG 擴(kuò)展,而不是一個完整數(shù)據(jù)庫的團(tuán)隊會在追趕復(fù)刻速度上有碾壓性優(yōu)勢!

因此,如果按照這樣的邏輯展開,PostgreSQL 生態(tài)的雪球只會越滾越大,隨著優(yōu)勢的積累,不可避免地進(jìn)入一家獨(dú)大的狀態(tài)。在幾年的時間內(nèi),實(shí)現(xiàn) Linux 內(nèi)核在服務(wù)器操作系統(tǒng)領(lǐng)域的狀態(tài)。而各種開發(fā)者調(diào)研報告,數(shù)據(jù)庫流行趨勢都在印證著這一點(diǎn)。

StackOverflow 2023 調(diào)研結(jié)果,PostgreSQL 三項(xiàng)全能王

StackOverflow過去7年的數(shù)據(jù)庫指標(biāo)走勢

在引領(lǐng)潮流的 HackerNews StackOverflow 上,PostgreSQL 早已成為了最受歡迎的數(shù)據(jù)庫。許多新的開源項(xiàng)目都默認(rèn)使用 PostgreSQL 作為首要,甚至唯一的數(shù)據(jù)庫 —— 例如,給各種數(shù)據(jù)庫做模式管理的 Bytebase。云時代數(shù)據(jù)庫DevOps:硅谷調(diào)研》也提出,許多新一代互聯(lián)網(wǎng)公司都開始積極擁抱并 All in PostgreSQL。

正如《技術(shù)極簡主義:一切皆用 Postgres 所言:簡化技術(shù)棧、減少組件、加快開發(fā)速度、降低風(fēng)險并提供更多功能特性的方法之一就是 “一切皆用 Postgres”。Postgres 能夠取代許多后端技術(shù),包括 MySQL,Kafka、RabbitMQ、ElasticSearch,Mongo和 Redis,至少到數(shù)百萬用戶時都毫無問題。一切皆用 Postgres ,已經(jīng)不再是少數(shù)精英團(tuán)隊的前沿探索,而是成為了一種進(jìn)入主流視野的最佳實(shí)踐。



還有什么可以做的?

我們已經(jīng)不難預(yù)見到數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的終局。但我們又能做什么,又應(yīng)該做什么呢?

PostgreSQL 對于絕大多數(shù)場景都已經(jīng)是一個足夠完美的數(shù)據(jù)庫內(nèi)核了,在這個前提下,數(shù)據(jù)庫內(nèi)核卡脖子純屬無稽之談。這些Fork PostgreSQL 和 MySQL 并以內(nèi)核魔改作為賣點(diǎn)的所謂“數(shù)據(jù)庫基本沒啥出息。

這好比今天我們看 Linux 操作系統(tǒng)內(nèi)核一樣,盡管市面上有這么多的 Linux 操作系統(tǒng)發(fā)行版,但大家都選擇使用同樣的 Linux 內(nèi)核,吃飽了撐著魔改內(nèi)核屬于沒有困難創(chuàng)造困難也要上,會被業(yè)界當(dāng)成山炮看待。

同理,數(shù)據(jù)庫內(nèi)核本身已經(jīng)不再是主要矛盾,焦點(diǎn)將會集中到兩個方向上 —— 數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展與數(shù)據(jù)庫服務(wù)!前者體現(xiàn)為數(shù)據(jù)庫內(nèi)部的可擴(kuò)展性, 后者體現(xiàn)為數(shù)據(jù)庫外部的可組合性。而競爭的形式,正如操作系統(tǒng)生態(tài)一樣 —— 集中于數(shù)據(jù)庫發(fā)行版上。對于數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域來說,只有那些以擴(kuò)展和服務(wù)作為核心價值主張的發(fā)行版,才有最終成功的可能。

做內(nèi)核的廠商不溫不火,MariaDB 作為 MySQL 的親爹 Fork 甚至都已經(jīng)瀕臨退市,而白嫖內(nèi)核自己做服務(wù)與擴(kuò)展賣 RDS 的 AWS 可以賺的缽滿盆翻。投資機(jī)構(gòu)已經(jīng)出手了許多 PG 生態(tài)的擴(kuò)展插件與服務(wù)發(fā)行版:Citus,TimescaleDB,Hydra,PostgresML,ParadeDB,FerretDB,StackGres,Aiven,Neon,Supabase,Tembo,PostgresAI,以及我們正在做的 Pigsty 。


PostgreSQL 生態(tài)中的一個困境就是,許多擴(kuò)展插件,生態(tài)工具都是獨(dú)立演進(jìn),各自為戰(zhàn)的,沒有一個整合者能將他們凝聚起來形成合力。例如,提供分析的 Hydra 會打一個包一個 Docker 鏡像, PostgresML 也會打自己的包和鏡像,各家只發(fā)行加裝了自己擴(kuò)展的 Postgres 鏡像。而這些樸素的鏡像與包也距離 RDS 這樣完整的數(shù)據(jù)庫服務(wù)相距甚遠(yuǎn)。

即使是類似于 AWS RDS 這樣的服務(wù)提供商與生態(tài)整合者,在諸多擴(kuò)展面前也依然力有所不逮,只能提供其中的少數(shù)。更多的強(qiáng)力擴(kuò)展出于各種原因(AGPLv3 協(xié)議,多租戶租賃帶來的安全挑戰(zhàn))而無法使用。從而難以發(fā)揮 PostgreSQL 生態(tài)擴(kuò)展的協(xié)同增幅作用。

許多關(guān)鍵擴(kuò)展在RDS中并不可用

擴(kuò)展是 PostgreSQL 的靈魂,無法自由使用擴(kuò)展的 Postgres 就像做菜不放鹽。只能和 MySQL 放在同一個 RDS 的框子里同臺,龍游淺水,虎落平陽。而這正是我們想要解決的問題。



知行合一的實(shí)踐:Pigsty

雖然接觸 MySQL 和 MSSQL 要早得多,但我在 2015 年第一次上手 PostgreSQL 時,就相信它會是數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的未來了??焓赀^去,我也從 PG 的使用者,管理者,變?yōu)榱素暙I(xiàn)者,開發(fā)者。也不斷見證著 PG 走向這一目標(biāo)。

在與形形色色的用戶溝通交流中,我早已發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的木桶短板不是內(nèi)核 —— 現(xiàn)有的 PostgreSQL 已經(jīng)足夠好了,而是用好數(shù)據(jù)庫內(nèi)核本身的能力,這也是 RDS 這樣的服務(wù)賺的缽滿盆翻的原因。

但我希望這樣的能力,應(yīng)該像自由軟件運(yùn)動所倡導(dǎo)的理念那樣,像 PostgreSQL 內(nèi)核本身一樣 —— 普及到每一個用戶手中,而不是必須向賽博空間上的封建云領(lǐng)主花大價錢租賃。

所以我打造了 Pigsty —— 一個開箱即用的開源 PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫發(fā)行版,旨在凝聚 PostgreSQL 生態(tài)擴(kuò)展的合力,并把提供優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)庫服務(wù)的能力普及到每個用戶手中。

Pigsty 是 PostgreSQL iGreat STYle 的縮寫,意為 PostgreSQL 的全盛狀態(tài)。

我們提出了六點(diǎn)核心價值主張,對應(yīng) PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫服務(wù)中的的六個核心問題:Postgres 的可擴(kuò)展性,基礎(chǔ)設(shè)施的可靠性,圖形化的可觀測性,服務(wù)的可用性,工具的可維護(hù)性,以及擴(kuò)展模塊和三方組件可組合性。

Pigsty 六點(diǎn)價值主張的首字母合起來,則為 Pigsty 提供了另外一種縮寫解釋:

Postgres, Infras, Graphics, Service, Toolbox, Yours.

屬于你的圖形化 Postgres 基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)工具箱。

可擴(kuò)展的 PostgreSQL 是這個發(fā)行版中最重要的價值主張。在剛剛發(fā)布的 Pigsty v2.6 中,我們整合了上面提到的 DuckdbFDW 與 ParadeDB 擴(kuò)展,這兩個插件讓 PostgreSQL 的分析能力得到史詩級增強(qiáng),而我們確保每個用戶都能輕松用得上這樣的能力。

來自 ParadeDB 創(chuàng)始人與 DuckdbFDW 作者的感謝致意

我們希望整合 PostgreSQL 生態(tài)里的各種力量,并將其凝聚在一起形成合力,打造一個數(shù)據(jù)庫世界中的 Ubuntu 發(fā)行版。而我相信,內(nèi)核之爭早已塵埃落定,而這里才會是數(shù)據(jù)庫世界的未來競爭焦點(diǎn)。


開發(fā)者朋友們,你們的選擇會塑造數(shù)據(jù)庫世界的未來。希望我的這些工作,可以幫助你們更好的用好這世界上最先進(jìn)的開源數(shù)據(jù)庫內(nèi)核 —— PostgreSQL。


參考閱讀

Pigsty v2.6:PostgreSQL 踢館 OLAP
技術(shù)極簡主義:一切皆用Postgres
PG生態(tài)新玩家ParadeDB
DBA會被云淘汰嗎?
令人驚嘆的PostgreSQL可伸縮性
中國對PostgreSQL的貢獻(xiàn)約等于零嗎?
展望PostgreSQL的2024 (Jonathan Katz)
2023年度數(shù)據(jù)庫:PostgreSQL (DB-Engine)
MySQL的正確性為何如此拉垮?
向量數(shù)據(jù)庫涼了嗎?
重新拿回計算機(jī)硬件的紅利
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PG查詢優(yōu)化:觀宏之道 
FerretDB:假扮成MongoDB的PostgreSQL
如何用 pg_filedump 搶救數(shù)據(jù)?
PGSQL x Pigsty: 數(shù)據(jù)庫全能王來了
Pigsty 特性與快速上手
PG先寫臟頁還是先寫WAL?
PostgreSQL:世界上最成功的數(shù)據(jù)庫
ISD數(shù)據(jù)集:分析全球120年氣候變化
AI大模型與向量數(shù)據(jù)庫 PGVECTOR
更好的開源RDS替代:Pigsty
PostgreSQL 到底有多強(qiáng)?
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Postgres本地化排序規(guī)則
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該文章在 2024/3/7 11:49:49 編輯過
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