标签: 数据库

Ontology 就是数据库建模。“本体论”这个词唯一的作用，就是让不懂数据库的人觉得这是个新东西，然后心甘情愿地为旧东西付出一千倍的价格。

Martin Kleppmann 在播客三聊到了关于《设计数据密集型应用》第二版的一些内容。以及一些关于数据密集型应用设计的思考。

一个上午用 codex 翻译完 DDIAv2，相比八年前三个月手工精翻，AI 的能力，在同一本书上形成了鲜明的对照。

我们还要招应届大学生吗？在 AI 和老司机的双重夹击下，新程序员的出路在哪里？—— 用对工具、主动出击、找对师傅。

图灵奖得主 + CMU 教授：2025 数据库圈最犀利的一场对话。关于数据库，LLM，Agent，AI 落地的实际效果，程序员的职业生涯……

图灵奖得主 + CMU 教授：2025 数据库圈最犀利的一场对话。关于数据库，LLM，Agent，AI 落地的实际效果，程序员的职业生涯……

AI Agent 的瓶颈不在数据库内核，而在上层整合。肌肉记忆（库内计算）、联想记忆（向量+图谱融合）、试错魄力（Git for Data）将成为关键，不过这些能力不需要新引擎。

互联网的 MySQL 就像中国的白酒：明明很难喝，却在文化规训下成了琼浆玉液，本质都是一种服从测试。

Victoria 是朴实无华的强悍— — 用几分之一的资源，实现 Prometheus + Loki 几倍的效果。Pigsty v4.0 将全面采用 Victoria 全家桶。

MinIO 进入维护模式，有什么替代品？Ceph、RustFS、SeaweedFS、Garage 各有各的问题。老冯把这些方案都打好了包挨个试了一遍，总结一句话：没有完美替代。

MinIO 官方宣布开源项目进入"维护模式"，基本上宣告了 MinIO 作为一个开源项目的死亡。屠龙勇者成为新的恶龙——MinIO 是如何从 S3 开源替代变成一家普通的商业软件公司的。

答案正在贬值，提问的能力决定了你在 AI 时代的位置。凯文·凯利预言成真：当答案成为商品时，好的问题就是新的财富。毕加索早在1968年就说过：计算机毫无用处，它们只能给你答案。

在严肃的生产环境里，你不能依赖一个明确说"我不提供任何保证"的上游。当别人告诉你"别指望我"，最好的回应是"那我自己来"。从 TUNA 镜像站的争议谈开源软件供应链信任问题。

大量用官方 Docker Postgres 镜像的用户在最近小版本升级中翻车踩雷。早在2019年老冯就警告过不要在生产环境用容器运行 PostgreSQL，因为你极大概率会遇上一堆物理机/虚拟机上根本不存在的麻烦。

曾经的互联网名著 DDIA——设计数据密集型应用第二版已经发布到第十章了。老冯用 Claude Code 翻译成中文，并用 Hugo/Hextra 重构成易读的网页版。第二版新增了向量数据库 HNSW 索引等内容，温故知新。

数据库领域充满着太多胡言乱语与不实营销，数据库老司机带您拨云见日，穿透迷糊，直击行业核心与本质。

懂车帝搞的智驾评测视频让一众国产自动驾驶现了原形，封闭高速真实测试结果全军覆没，只有特斯拉能打。什么时候国产数据库和云计算也能有个"封闭高速"给大家上来溜一溜，拆穿这股满嘴跑火车的行业歪风？

Google 推出了一个针对数据库的 MCP 工具箱 GenAI Toolbox，通过封装参数模板 SQL 的方式，显著提高了数据库 MCP 的实用性与安全性。不同于以前那种直接把整个数据库对 Agent 开放的粗暴做法，这可能是第一个生产可用的方案。

OLTP 与 OLAP 谁先被 AI 革命？一体化还是专业化，如何选型？AI 时代的 DBA 该何去何从？来自 HOW 2025 大会圆桌讨论的观点整理：OLAP 岗位正被 NL2SQL 替代，而 DBA 因语料稀缺暂时安全。

AI 时代的数据库格局已经尘埃落定。Databricks 收购 Neon，Snowflake 收购 CrunchyData，OpenAI 传闻收购 Supabase——资本市场对 PostgreSQL 标的密集出手，PG 已成为 AI 时代的默认数据库。

数据世界正在浮出水面的三大新标准：Postgres、Open Telemetry，以及 Iceberg。Postgres 已是事实标准，OTel 和 Iceberg 尚在成长，但它们具备当年让 Postgres 走红的同样配方——关键在于开源的姿势本身。

如果2012年 DuckDB 问世，也许那场数据分析向分布式架构的大迁移根本就不会发生。在2012年的 MacBook 上运行 TPC-H 评测显示，数据分析确实在分布式架构上走了十年弯路。数据其实没那么大。

在 PGConf.Dev 2025大会上，来自 OpenAI 的 Bohan Zhang 分享了 OpenAI 在 PostgreSQL 上的最佳实践。在 OpenAI，他们使用一写多读的未分片架构，证明了 PostgreSQL 在海量读负载下也可以伸缩自如。

在 PGConf.Dev 2025大会上，来自 OpenAI 的 Bohan Zhang 分享了 OpenAI 在 PostgreSQL 上的最佳实践。在 OpenAI，他们使用一写多读的未分片架构，证明了 PostgreSQL 在海量读负载下也可以伸缩自如。

因为 Etcd 而翻车的公司并非少数。Etcd 有一个坑爹的默认设计：写满2GB 数据就挂了。如果你在自己折腾 Kubernetes 或使用 Patroni 做 PostgreSQL 高可用，大概率会在这上面翻车。

未来的软件形态是 Agent + 数据库，没有前后端中间商，Agent 直接 CRUD。微软 CEO 纳德拉预言 SaaS 已死，软件从数据库开始。数据库技能相当保值，PostgreSQL 将成为 AI Agent 时代的核心数据库。

在2025年的当下，MySQL 无论是在功能特性集、质量正确性、性能表现还是生态与社区上都被 PostgreSQL 拉开了差距，而且这个差距还在进一步扩大中。本文从功能、性能、质量、生态来全方位对比两者。

老冯很看好"DuckDB + PostgreSQL 深度融合"这条路径，它可能会引爆数据库世界下一场"火星撞地球"式的变革。相比折腾分布式 DuckDB，这才是更有前景的方向。

PG 社区开始骑在 Oracle 头上输出了。Cybertec 专家对比 Oracle 和 PostgreSQL 事务系统的特性，帮助用户理解两者差异，为从 Oracle 迁移到 PostgreSQL 提供关键参考，避免性能和数据完整性问题。

数据库是业务架构的核心，这是不言自明的共识。但如果更进一步，将数据库作为业务架构本身，将业务逻辑、Web Server 甚至整个前后端都放入数据库中，又会擦出怎样的火花？

虽然有趣，但是很鸡贼的题目，用 SQL 计算扑克24点。PostgreSQL 的正解。

PostgreSQL 是无聊数据库之王？2025年值得深入学习的七个数据库：PostgreSQL、SQLite、DuckDB、ClickHouse、FoundationDB、TigerBeetle、CockroachDB，每个都值得花一周时间研究。

Supabase 很好，拥有属于你自己的 supabase 则好上加好。 Pigsty 可以帮助您在自己的服务器上（物理机/虚拟机/云服务器），一键自建企业级 supabase —— 更多扩展，更好性能，更深入的控制，更合算的成本。 Pigsty 是 Supabase 官网文档上列举的三种自建部署之一：Self-hosting: Third-Party Guides 简短版本 准备 Linux，执行 Pigsty 标准安装 流程，选择 supabase 配置模板，依次执行： curl -fsSL …

本文是一篇关于硬件发展如何影响数据库设计的综述，介绍了网络、存储、计算三个领域的关键硬件进展。充分利用好新硬件而非折腾分布式，才是数据库内核发展的正路。

Percona 创始人 Peter Zaitsev 讨论 MySQL 是否还能跟上 PostgreSQL 的脚步。作为 MySQL 生态的主要扛旗者，Percona 的看法在相当程度上代表了 MySQL 社区的想法，这篇文章值得每个关注数据库发展的人阅读。

Linus 踢出了几位俄罗斯籍开发者，引发开源世界一片哀嚎。但 Linux 是 Linus 的个人项目，三十年前是，现在也依然是。Linux 社区本质是帝制的，而 Linus 本人就是最早且最成功的技术独裁者。

程序员是昂贵稀缺的生物计算核心，是软件成本的锚钉。硅制计算内核丰富而成本不断下降，而生物核却日益稀缺昂贵。因此优化 CPU 核之前，请优先考虑优化生物核——这正是 Ruby on Rails 的设计哲学。

MongoDB 在诚信上劣迹斑斑，在产品和技术上乏善可陈，在正确性、性能、功能上被 PostgreSQL 吊打，开发者口碑崩塌，热度下滑，股价腰斩，亏损扩大。碰瓷引战 PG，好营销也救不了它。

MongoDB 3.2的分析子系统竟然是一个嵌入式的 PostgreSQL 数据库？由 MongoDB 的合作伙伴发出的血泪控诉与吹哨故事，揭露了 MongoDB 对待生态伙伴的态度和一些黑历史。

瑞士政府通过开源立法走在时代前沿，强制要求公共部门使用开源软件。真正的自主可控根源在于"开源社区"，而不是某些民族主义式的国产软件。公共资金，公共代码。

MySQL 9.0终于发布，距离上一次大版本更新已经过去八年。然而这个空洞无物的所谓"创新版本"犹如一个恶劣的玩笑，宣告着 MySQL 正在死去。Percona CEO 也表示：有了 PostgreSQL，谁还需要 MySQL 呢？

CVE-2024-6387 是一个严重的 OpenSSH 漏洞，影响 EL9、Ubuntu 22.04、Debian 12等较新版本操作系统。老系统如 CentOS 7.9、Ubuntu 20.04因 OpenSSH 版本老反而逃过一劫，请用户及时更新修复。

Percona 创始人 Peter Zaitsev 在官方博客上公开表达了对 MySQL 及其知识产权属主 Oracle 的失望，以及对版本越高性能越差的不满。作为 MySQL 生态的主要扛旗者，Percona 的公开表态是一个值得关注的信号。

Peter Zaitsev 是 MySQL 生态重要公司 Percona 的创始人，他撰文痛批 Oracle 的作为与不作为杀死了 MySQL。约15年前 Oracle 收购了 Sun 从而拥有了 MySQL，当时关于 Oracle 何时会"扼杀 MySQL"的讨论此起彼伏，如今一语成谶。

MySQL 版本越高性能反而越差？Percona 监控发现从5.7迁移到8.x 的步伐明显缓慢。在 PostgreSQL 高歌猛进吞噬数据库世界的同时，MySQL 的性能和功能被甩开越来越远。云厂商白嫖是主要原因之一。

国产数据库到底能不能打？这是个得罪人的问题，不妨用数据说话。本文通过流行度等指标分析数据库生态格局，帮助读者建立更为准确的比例感认知，了解国产数据库在全球市场中的真实位置。

PolarDB 数据库每节点许可证只卖130块？国内 IT 已经卷到这个阶段了吗？今天来聊聊商业数据库、开源数据库、云数据库、国产数据库的公允价格到底是多少。

Redis 从7.4起使用 RSALv2 与 SSPLv1，不再满足 OSI 关于开源软件的定义。这不是 Redis 的耻辱，而是开源/OSI 的耻辱，更是公有云厂商白嫖社区成果的耻辱。当下软件自由的头号敌人是公有云服务。

MySQL 的事务 ACID 存在缺陷，且与文档承诺不符。JEPSEN 测试揭示 MySQL 的可重复读隔离级别既不原子也不单调，连基本的单调原子视图都不满足。这可能导致严重的正确性问题，使用时请务必谨慎。

数据库是否应该放入 Kubernetes 里，到今天仍然是一个充满争议的话题。K8S 在无状态应用管理上非常趁手，但处理有状态服务特别是数据库时有本质局限性。本文深入探讨为什么将数据库放入 K8S 不是明智选择。

向量存储检索是个真需求，然而专用向量数据库已经凉了。小微需求 OpenAI 亲自下场解决了，标准需求被加装向量扩展的现有成熟数据库抢占。想靠讲 AI 故事做成一个产业已经是不可能了。

很多"国产数据库"就是烂泥扶不上墙的残次品，信创约等于 IT 预制菜进校园。用户捏着鼻子迁移，开发者假装在卖力。基础软件行业其实没人卡脖子，真卡脖子的都是所谓"自己人"。

RHEL 系列操作系统发行版兼容水平：RHEL = Rocky ≈ Anolis > Alma > Oracle >> Euler。推荐使用 RockyLinux 8.8，有国产化要求可以使用 Anolis 8.8。CentOS 7.9明年 EOL，是时候升级 OS 了。

当我们说自主可控时，到底在说什么？运维自主可控与研发自主可控，国家/用户真正需要的自主可控是前者，而不是华而不实的"自研"。国家的需求很简单：打仗吃制裁后，现有系统还能不能继续跑起来。

降本增效的主旋律触发了所有技术的价值重估，当然也包括数据库。本系列将评述数据库领域热点技术，并对其在当下的利弊权衡发出灵魂拷问：云数据库、分布式数据库、微服务、K8S 容器化等技术，究竟是真需求还是伪需求？

与马斯洛需求金字塔类似，用户对数据库的需求也有递进的层次：功能正确性、安全备份、高可用监控、性能成本、可观测性、易用性控制、标准化产品化、最终达到超越与自我实现。

连 SOA 典范亚马逊自己都觉得微服务和 Serverless 拉胯了。Prime Video 团队放弃微服务改用单体架构，运营成本节省了惊人的90%。微服务就像塞壬歌声一样诱惑你为系统添加毫无必要的复杂度。

随着硬件技术进步，单机数据库的容量和性能已达到前所未有的高度。分布式 TP 数据库在这种变革面前显得极为无力，和"数据中台"一样穿着皇帝的新衣，处于自欺欺人的状态里。

数据库领域充满着太多胡言乱语与不实营销，数据库老司机带您拨云见日，穿透迷糊，直击行业核心与本质。

DDIA 作者 Martin Kleppmann 认为应远离 GPL 及相关许可证，因为它们未能实现其目的，造成的麻烦比产生的价值更大。在2020年代，计算自由的敌人是云软件，本文倡导本地优先软件的概念。

生产环境的数据库是否应当放入容器中，仍然是一个充满争议的问题。站在开发者角度我喜欢 Docker，但站在 DBA 立场上，我认为就目前而言，将生产环境数据库放入 Docker/K8S 中仍然是一个馊主意。

四年一遇的闰年2月29日，总有土鳖软件出现大翻车。对时间的正确理解，对正确处理工作生活中的时间问题很有帮助。本文聊一聊闰年、闰秒、时间与时区的原理，以及在数据库与编程语言中的注意事项。

如果不了解字符编码的基本原理，即使只是简单常规的字符串比较、排序、随机访问操作，都可能会一不小心栽进大坑中。本文详细解析 ASCII、Unicode、UTF-8 等编码原理，希望能讲清楚这个问题。

并发程序很难写对，更难写好。很多程序员只是把问题丢给数据库，但即使最强大的 ACID 数据库也会使用弱隔离级别。本文阐述 SQL92 标准定义的隔离级别及其缺陷，以及现代模型中的隔离级别定义。

区块链的技术本质、提供的功能及演化方向就是分布式数据库。确切地讲，是拜占庭容错（抗恶意节点攻击）的分布式（无领导者复制）数据库。智能合约本质上就是这个分布式数据库上的存储过程。

一致性这个词重载得很厉害，在不同语境中代表着不同的东西。ACID 里的 C 指事务一致性，CAP 里的 C 指线性一致性，此外还有"一致性哈希"、"最终一致性"等不同涵义。本文梳理这些概念的区别。

只会写代码的是码农，学好数据库基本能混口饭吃。然而对优秀的工程师来说，只会用数据库是远远不够的。绝大多数应用都是数据密集型应用，数据库提供了对应用通用存储需求的高级抽象。