Fujitsu 的这篇文章指出,数十年前构建的传统数据库缺乏现代监管机构所要求的审计追踪、数据驻留和访问控制能力。对于受监管行业而言,继续依赖未经现代化改造的系统,会持续拉大平台可证明的能力与合规框架实际要求之间的差距。文章将数据库现代化定位为风险管理的核心议题,尤其关注混合部署环境下的安全性、合规性和运营韧性,并将 PostgreSQL 作为满足上述需求的落地选择,逐一对比了社区 PostgreSQL、云厂商托管服务与企业发行版三条现代化路径在合规工程、审计日志、数据驻留与支持访问上的差异,并介绍了 Fujitsu Enterprise Postgres 在平台内直接提供的透明数据加密等合规能力。
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在恢复预取器中发现一个 bug:
FinishWalRecovery() 调用
XLogPrefetcherBeginRead() 时,预取器内部的记录指针并非 NULL,从而触发断言失败或 FATAL 级别的 checkpoint 错误。Tomas 提交了修复补丁,Surya Poondla 审查后认为修复方向正确,并核对了
XLogPrefetcherBeginRead() 的其他调用点——除
FinishWalRecovery() 外,其他调用点最多只读取并返回一条记录,此时
prefetcher->record 已为 NULL,与提交信息中的说明一致。他指出该问题在非断言构建下不易暴露,原因是
FinishWalRecovery() 丢弃了
ReadRecord() 的返回值:即使 emode 为 PANIC,只要没有 errormsg,
ReadRecord() 也会静默返回 NULL,而 EndRecPtr 仍指向记录起点。因此他建议另开一个补丁,在重读最后一条重放记录后加上显式的 PANIC 检查,让类似问题今后能立即失败而非被掩盖。
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针对 PG19 中因后端进程阻塞于卡死客户端而导致 promotion 挂起的问题,相关补丁已完成审核并合入代码库。在最终的讨论中,Hayato Kuroda(Fujitsu)建议删除文档中对"valid (not invalidated) logical replication slot"的括号说明,理由是 protocol.sgml 中已有"valid replication slot"这一既有术语,括号内的补充解释并无必要。Amit Kapila 与 Masahiko Sawada 均认为该补丁没有问题,Sawada 随后将其推送合入主分支。
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该讨论围绕一个将 join 中的 OR 子句展开为 UNION ALL 路径的 patch 提案展开。Zsolt Parragi 在审查中指出 v4 过于保守(会错误地拒绝 GROUP BY 等安全情况),且某些依赖 OR 短路求值的查询会出错。为此,Ayoub Kazar 发布了 v5,扩展了允许的 RTE 类型范围(RTE
RELATION、非 FULL 的 RTEJOIN、非易变的 VALUES/FUNCTION/TABLEFUNC,以及 RTE
GROUP、RTERESULT 等合成条目),并将每个 OR 展开臂包装进独立的合成 SubqueryScanPath(指向 RTE
SUBQUERY),同时为每个臂分配独立的 PlannerInfo 与 planname,使 pg
planadvice 能按臂限定关系标识符,不再生成相互冲突的 plan advice。随后 Zsolt 报告 v5 在开启断言的构建下会触发
list_length(dest_tlist) == list_length(src_tlist) 断言失败,Ayoub 通过在对齐后同步 subroot 的 targetlist 修复,并提交了修正版 v5 与 v6。
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该讨论涉及并行 vacuum 中各 worker 与 leader 合计超出代价预算的问题。针对 v2 补丁的基准测试表明,修复后吞吐量能保持在预算以内(8 个进程时约 97k/s,而 master 为 243k/s,预算上限为 100k/s)。Bharath Rupireddy 提议将睡眠时间上限设为
Min(vacuum_cost_delay * 4 * nworkers, 1000),即单次休眠最多 1 秒,因为更长的
pg_usleep() 会让进程无法及时响应 latch 与信号;他也认为在触发上限后短暂超出预算是可以接受的。关于是否回补到 14-18,他倾向只在 PG19 及以上修复,并为旧版本补一段文档说明,以免使用并行 vacuum 的用户在升级小版本后无意中变慢。
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Surya Poondla 对修复 ALTER INDEX ... ATTACH PARTITION 死锁问题的 v5 补丁系列进行了审查。三个补丁可以干净地应用在 b936425002c(含 Álvaro 的 2ebd6849743)之上,所有相关 TAP 测试均通过。0001 与 v4 基本一致。针对 0002,Surya 在多层分区树结构下分析了锁行为(root > mid1 > mid2 > leaf1/leaf2):当 leaf2
idx 尚未附加、mid2idx 保持 invalid 时,master 不会锁定任何祖先,而 v5 会对 root、mid1 及其分区索引加 AccessExclusiveLock;当 leaf2
idx 已附加、验证一路级联到 rootidx 时,master 与 v5 的加锁完全一致,说明对真正会引发死锁的级联场景加锁顺序是正确的。代价是此后每次分区索引 ATTACH 都会对所有祖先索引及其表加 AccessExclusiveLock,即使本次 ATTACH 并不会触发验证——在完整索引层级下这意味着根表在 ATTACH 提交前无法读写,同一棵树上的并发索引 ATTACH 也会退化为串行执行。他理解更弱的预锁无法避免锁升级死锁、在回调中判断本次 ATTACH 是否会完成父级也不可靠,因此希望 Álvaro 就这一权衡明确表态。Shihao Zhong 随后补充,
pg_get_partition_constraintdef()(psql
\d+ 会用到)存在同样的死锁,可在
get_partition_qual_relid() 中先调用
lock_partition_ancestors() 修复。
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一个修复
AT TIME ZONE 及类似构造在
FROM 子句中作为函数使用时无法正确反解析(deparse)问题的补丁分两部分提交。0001 新增了两列回归测试,展示修复前的输出;0002 则在更新其他内容的同时,同步更新了这两列的预期输出。Tom Lane 在做了少量文字润色后将其推入代码库。他决定不修改
looks_like_function() 的 API 约定:该函数的定义就是判断构造是否会按
func_expr_windowless 解析,这本身就是它应尽的职责;他认为由此产生多余括号的情况并不常见(回归测试中似乎一例都没有),不值得为此把接口复杂化。
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Disruptive 宣布完成一支规模达 100 亿美元的新基金,计划重点押注至少 10 家公司。该机构此前因投资芯片初创公司 Groq 和 AI 语音生成公司 ElevenLabs 而备受关注。此次巨额募资表明 Disruptive 持续看好 AI 基础设施及应用领域的长期价值,也彰显其在新一轮科技投资浪潮中的重要地位。
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制造业加速器 Re:Build 完成 21 亿美元融资。该公司此前曾孵化并剥离电动汽车初创企业 Slate Auto,自称是"美国版深圳",致力于重建本土制造业能力。此轮融资反映出投资者对美国制造业回流的持续关注,尤其在供应链安全与地缘政治压力加剧的背景下,相关资本布局正明显提速。
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据 TechCrunch 独 家报道,在 Meta 工作八年的 AI 总监 Rohit Patel 即将离职,创办名为 Ndoc 的初创公司,剑指 Microsoft Office 和 Google Workspace 等主流生产力软件市场。Patel 在 Meta 期间专注于 AI 评估与强化学习领域。他的离开,折射出当前科技行业高级 AI 人才加速出走、Meta 内部高层持续流失的趋势——此前首席全球事务官 Joel Kaplan、AI 研究员 Andrew Tulloch 与 AI-for-Work 产品负责人 Emily Dalton Smith 均已相继离职。Ndoc 试图用一个统一工作区取代 Excel、Word、PowerPoint、Tableau、Replit 与"ChatGPT 复制粘贴"之间的碎片化协作,包含呈现关键结论的 Stage、解释分析依据的 Narrative 以及存放数据集与 Python 脚本的 Model 三个页签;Patel 强调用户可以直接查看并追问生成文档所用的脚本,做到"幕后无所隐藏"。
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Lakebase 的 LTAP 架构解决了大规模数据导入与线上 OLTP 业务相互竞争资源的问题。它将批量数据加载任务卸载到独立计算节点上的 Spark 中执行,使主数据库实例不受大批量导入的性能影响。团队无需为了应对数据导入而过度扩容主实例,即可将数十亿行数据加载到 Lakebase 中。
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Databricks 联合创始人兼 CEO Ali Ghodsi 认为,企业 AI 面临的核心挑战不是智能能力不足,而是缺乏上下文。AI 智能体只有真正理解业务的运作方式,才能完成可信赖的工作。然而,大量业务知识目前仍停留在员工脑中,并未沉淀到结构化系统里。只要这些知识没有被纳入受治理的数据记录系统,智能体就只能靠猜测行事。a16z 的 Ben Horowitz 和 Michael McGuiness 进一步探讨了这一记录系统为何如此关键,以及 Databricks 为何处于有利位置来支撑它。
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GPT-6.1 Terra 现已在 Databricks 平台上线。根据 OfficeQA Pro v2 基准测试,该模型在质量上有显著提升,并处于质量与成本的帕累托最优边界。用户可结合平台内 70 余款其他模型,直接基于 Lakehouse 中的现有数据构建受治理的 AI 应用与智能体。Unity Gateway 通过统一控制平面,对每次模型调用实施集中治理、监控与安全管控。
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