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📨 PostgreSQL Hacker 电子邮件讨论精选

🧩 获取待重组表时避免锁表

本次讨论涉及对 pg_repack 中 get_tables_to_repack 函数的一项改动提案。作者 cca5507 指出,在对整个数据库执行 repack 时,为防止并发 DROP 而对表加锁的做法实际上无效——因为每张表在独立事务中处理,并发 DROP 仍可能在建立列表后发生;此外,ConditionalLockRelationOid()…

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%BE%85%E9%87%8D%E7%BB%84%E8%A1%A8%E6%97%B6%E9%81%BF%E5%85%8D%E9%94%81%E8%A1%A8

🧩 在整库VACUUM期间处理并发DROP操作

该讨论围绕全库 VACUUM 过程中如何处理并发表删除问题展开。ChangAo Chen 提交的 v5 补丁已获得 Bharath Rupireddy 的 LGTM。有人建议通过添加 Assert 来验证关系已持有锁,而非仅依赖注释说明,但被认为过于繁琐,最终未采纳。此外,pg_repack 中也发现了类似问题:repack_is_permitted_f…

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=%E5%9C%A8%E6%95%B4%E5%BA%93VACUUM%E6%9C%9F%E9%97%B4%E5%A4%84%E7%90%86%E5%B9%B6%E5%8F%91DROP%E6%93%8D%E4%BD%9C

🧩 将FORPORTION OF的检查移出分析阶段

Peter Eisentraut 审查了 Paul A Jungwirth 提交的补丁(v9/v10),该补丁将 FOR PORTION OF 的相关检查从分析阶段移出。其中 0002 补丁将 volatile 检查移入 planner,功能上被确认正确;Peter 对使用 EXPRKIND_TARGET 的理由提出疑问,并指出 ereport 调用中括号…

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=%E5%B0%86%20FOR%20PORTION%20OF%20%E7%9A%84%E6%A3%80%E6%9F%A5%E7%A7%BB%E5%87%BA%E5%88%86%E6%9E%90%E9%98%B6%E6%AE%B5

🧩 为什么清空虚拟内存不需要在WAL记录中注册缓冲区

该讨论围绕一个与 WAL 记录中可见性映射(VM)缓冲区注册相关的 bug 修复展开。Robert Haas 指出补丁似乎基于旧提交,要求重新 rebase。Andrey Borodin 确认 v3 补丁集可以干净地应用于 REL_18_STABLE,并支持回移此修复。他的测试表明,新增的 012_vm_consistency 测试在应用修复后通过、未…

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%B8%85%E7%A9%BA%E8%99%9A%E6%8B%9F%E5%86%85%E5%AD%98%E4%B8%8D%E9%9C%80%E8%A6%81%E5%9C%A8%20WAL%20%E8%AE%B0%E5%BD%95%E4%B8%AD%E6%B3%A8%E5%86%8C%E7%BC%93%E5%86%B2%E5%8C%BA

🧩 DDL反解析

讨论围绕 PostgreSQL DDL deparse 的设计展开,核心问题是如何在保留用户意图与生成适合复制的输出之间取得平衡。Masahiko Sawada 与 Vitaly Davydov 就是否应将单条命令(如 CTAS)拆展为多条简单命令以支持复制进行了讨论。双方同意,日志记录和审计场景可通过 utility hook 在核心之外使用原始查询处理…

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=DDL%20%E5%8F%8D%E8%A7%A3%E6%9E%90

🧩 提案:逻辑复制的冲突日志历史表

讨论持续推进逻辑复制冲突日志历史表(CLT)的细节完善。主要进展包括:元组相关列(remote_tuple、replica_identity、local_conflicts)使用 json 而非 jsonb,以保留原始表示形式,并添加注释说明这一设计选择。新增布尔列 replica_identity_full,用于区分全元组与基于索…

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=%E6%8F%90%E6%A1%88%EF%BC%9A%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%A4%8D%E5%88%B6%E7%9A%84%E5%86%B2%E7%AA%81%E6%97%A5%E5%BF%97%E5%8E%86%E5%8F%B2%E8%A1%A8

🌐 社交媒体动态

🧩 项目在GitHub上获得50颗星

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pg_hardstorage 项目发布仅数日,便在 GitHub 上收获了 50 颗星。作者向 PostgreSQL 社区表示感谢,认为每一颗星、每一条 issue 和 bug 反馈都有助于提升项目质量。如果你觉得这个项目对你有帮助,不妨点个星,让更多人有机会发现它。

https://pgnexus.ai/social-media?url=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fposts%2Fcybertec-postgresql_50-stars-on-github-thank-you-pghardstorage-activity-7476590264623550464-lcac

🧩 错过了 2026 年 Data+AI Summit? 回放来了

2026 年 Data + AI Summit 已落幕,来自 Databricks 及开源社区的顶尖专家、研究人员和贡献者齐聚一堂,分享了数据与 AI 领域的最新创新成果、产品动态和技术洞见。如果你错过了现场,主题演讲、分会场演讲及技术专题讨论现已全部上线,可通过文中链接按需回看。

https://pgnexus.ai/social-media?url=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fposts%2Fdatabricks_dataaisummit-2026-keynote-activity-7476666207744569345-4wFH

🧩 PGConf.EU2026票价公布,注册将于7月7日开启

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PGConf.EU 2026 的票价已正式公布,注册通道将于 7 月 7 日开启。有意参会者可提前查看各类票价选项,做好行程规划,以便在注册开放后第一时间完成报名。

https://pgnexus.ai/social-media?url=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fposts%2Factivity-7475143332583645185-LPWY

船载 OpenHarmony AIS 航海工作台:告警与防碰撞预警系统 船载OpenHarmony AIS航海工作台的告警与防碰撞系统,集成十余类告警(超速、偏航、会遇、SOS等),通过网格空间索引实现高效邻近判定,保障实时性。告警管理器统一调度规则、去重、通知与日志,支持悬浮球、语音、跑马灯、弹窗多渠道触达,确保航行安全。SOS紧急通道独立运行,避免干扰。系统设计强调性能优化与多场景适配,为航海安全提供核心支撑。 阅读详情

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贝叶斯统计 [韦来生编]

贝叶斯(Bayes)统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外,还要利用参数的先验信息,因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”,近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。  本书共分六章。第1章是绪论,介绍了贝叶斯统计的若干基本概念,同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法,包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题,书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。  大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容,教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲,留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。  作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容,以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。  本书编写准备过程中,中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版,作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

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