作为一名老研发,我希望 PostgreSQL 能加上这些功能

【PostgreSQL】实战篇——PostgreSQL 与其他数据库的比较:优劣势分析 在选择合适的数据库管理系统(DBMS)时,了解不同数据库的优缺点是至关重要的。PostgreSQL、MySQL和Oracle是三种流行的关系数据库,每种数据库都有其独特的特性、优点和适用场景。以下是对这三种数据库的详细比较,帮助读者根据需求选择合适的数据库。 阅读详情

我们已经与 PostgreSQL 和其他数据库一起工作了一段时间。在数据库管理领域,PostgreSQL 以其稳健性和灵活性脱颖而出。然而,随着开发人员在现代应用程序开发的复杂性中航行,还有一些额外功能可以简化他们的工作流。以下是我希望 PostgreSQL 具备的功能,让研发工作更加轻松。

带版本记录的 Schema

PG Catalog 仅存储当前最新的 schema。Schema 变更工具通常需要创建外部表来存储 Schema 变更的历史记录。内置的带版本记录的 schema 能带来如下好处:

  1. 标准化格式。例如版本号格式,表示 schema 变更是否正在进行中的状态。
  2. 一致性。当 schema 变更历史存储在外部时,很难完全保证变更历史与实际 schema 之间的一致性。
  3. 回滚。如果新的 schema 变更引入了问题,版本控制允许安全地回滚到以前稳定状态,最大程度地减少停机时间和对用户的影响。
  4. 流程控制。有了带版本号的 schema 变更状态和历史记录,就更容易强制要求数据库上任何时候只能运行一个 schema 变更。

在线 Schema 变更

多年来,PostgreSQL 一直在这个领域持续迭代,但仍然存在一些情况下变更 schema 会阻塞数据库的读写。pg-osc、reshape 等工具旨在解决这个问题。理想情况下,PostgreSQL 可以封装耗时的 schema 变更过程:

  • Schema 变更过程中创建的临时表是内部表。因此不会污染用户空间。
  • Postgres 只要把 schema 变更的进度百分比暴露出来。

分支

在开发过程中,最好拥有一个高仿真度的测试环境,尽可能接近生产环境。这里的挑战在于能够快速基于生产环境创建测试数据库(为了合规性,还需要清理敏感数据)。如果 PostgreSQL 可以像 Git 一样具有即时创建分支的能力呢?

归档表

为了防止误删数据,我们通过添加一个 is_deleted 列来,这就是所谓的软删除 (soft-delete) 模式。然而,这给外键、唯一索引带来了额外的复杂性。理想情况下,PostgreSQL 可以允许用户配置一个归档表。被移除的数据首先会被移到归档表中,并在过了配置的保留期 (retention period) 后清除。这可以简化应用逻辑和数据合规工作。

标签

PostgreSQL 允许向对象添加 SECURITY LABEL。我希望它可以扩展成一个更通用的标签系统,用户可以附加任意的KV 对。这在数据字典、报告和编排开发者工作流中将会很有用。例如:

  • 查找特定应用程序拥有的所有数据库/表。
  • 当更改与某个标签匹配的表时需要额外审查。

Git 集成

Snowflake 在它的 2023 summit 上也推出了 Git 集成

file

这使开发人员能够将存储过程、自定义函数和祖传运维脚本和代码放在一起。因此,他们将采用统一的版本控制最佳实践。类似于 Foreign Data Wrapper (FDW) 的实现方式,PostgreSQL 内核可以提供基础架构,而和特定的版本控制系统集成可以通过扩展来实现。

总结

关于数据库开发工作流,Git 始终是灵感的源泉,困难之处在于 Git 是为管理无状态的代码而生,如何能移植到管理有状态的数据库上。业界也有不少公司在不断拓展前沿:

  • Neon 重写了 Postgres 引擎,实现了 serverless 和即时分支。
  • Xata 提供 serverless、分支,以及在线 schema 变更。
  • Snaplet 用于生成合规的测试数据库。
  • Supabase 则是围绕 Postgres 构建了整个应用开发平台。
  • Bytebase 统一所有人与 Postgres 的操作,包括 schema 变更、临时数据订正、数据访问控制和动态脱敏。

你最希望有的 PostgreSQL 功能是什么?欢迎大家在评论区留言。


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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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