PG 日报|PG19 默认改用 LZ4 压缩,WAL 写入效率大幅提升

【 ‌infrastructure】【数据中心】【AI infra】第十篇 智能计算数据中心解决方案集成测试和交付知识体系01 编号类型领域模块子模块学科知识点及详细数学建模与数值设计(推导/边界/示例)关联知识、标准、法律法规、论文、工业实践1.1架构智算集成总体拓扑业务/管理/数据/参数面分离系统架构、队列论、网络流四平面隔离:业务面带宽B_b、数据面B_d(对象/数仓ETL)、参数面B_p(NCCL AllReduce)、管理面B_m(Prometheus/API)。总成本C=Σ(N_server·C_s+N_sw·C_sw+N_dpu·C_dpu)+C_power;约束B_p≥模型梯度量G/t_step。示例:千卡A100、 阅读详情

PostgreSQL 技术文章

2026年9月黑客工作坊

Robert Haas 宣布将于 2026 年 9 月举办一场 PostgreSQL hacking workshop,特邀 David Rowley 担任主讲嘉宾。Rowley 将围绕热点执行路径的代码优化展开分享,并以 tuple deformation 为具体示例。tuple deformation 是从堆元组中提取列值的过程,属于查询执行中的常见热…

原文链接:

https://pgnexus.ai/tech-blogs?url=http%3A%2F%2Frhaas.blogspot.com%2F2026%2F07%2Fhacking-workshop-for-september-2026.html

plRuby

plRuby 是一个新的 PostgreSQL 过程语言扩展,允许用 Ruby 编写数据库函数。它将 MRI Ruby 3.x 解释器直接嵌入 PostgreSQL 后端,支持普通函数、集合返回函数、触发器、事件触发器以及带事务控制的存储过程,适用于 PostgreSQL 11 至 18 版本,通过 CREATE EXTENSION 安装。数据库访问通过…

原文链接:

https://pgnexus.ai/tech-blogs?url=https%3A%2F%2Fwww.postgresql.org%2Fabout%2Fnews%2Fplruby-3349%2F

PostgreSQL Hacker 电子邮件讨论精选

PostgreSQL 默认启用 LZ4 后的 WAL 压缩配置

本次讨论的核心是修改 PostgreSQL 19 中 wal_compression = 'on' 的行为,使其在可用时默认映射到 lz4,而非始终使用 pglz,以与 TOAST 压缩的默认值保持一致。Andrey Borodin 提供的基准测试表明,lz4 是唯一比不压缩还要快的算法,而 pglz 则会使运行时间几乎翻倍。讨论中曾短暂争论 zstd…

原文链接:

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=WAL%20compression%20setting%20after%20PostgreSQL%20LZ4%20default%20change

pg19b1: 断言失败 - pgstat_bktype_io_stats_valid(bktype_shstats, MyBackendType)

pgstat_bktype_io_stats_valid() 中的一个断言在 WaitReadBuffers() 记录"foreign IO"等待时间但操作计数为零时被触发。讨论围绕几种修复方案展开:新增 IOOP_WAIT 操作(因会混淆不同类型 IO 的延迟而被否决)、添加仅记录时间的 pgstat_count_io_time() 函数…

原文链接:

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=pg19b1%3A%20TRAP%3A%20failed%20Assert(%22pgstat_bktype_io_stats_valid(bktype_shstats%2C%20MyBackendType)%22)

pgstat: 在运行中的事务内刷新部分统计数据(第二版)

Sami Imseih 发布了支持事务中途 pgstat 刷新的补丁 v2。Bertrand Drouvot 在审查中发现三个问题:(1) 在事务中途调用 pgstat_report_stat() 会释放仍被 PgStat_FunctionCallUsage.fs 引用的 pending 条目,导致悬空指针写入和潜在内存损坏;(2) flush_stati…

原文链接:

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=pgstat%3A%20Flush%20some%20statistics%20within%20running%20transactions%2C%20take%202

再论 HashJoin 与 Bloom Filter 的取舍

Tomas Vondra 与 Matheus Alcantara 继续推进针对 hash join 的 Bloom filter 下推功能。Matheus 提交了 v9,包含六项已有改动及一项关键新修复:用 bloom_create_probe() 替代 bloom_create(),将 bitset 下限降至 1KB,并将哈希函数数量上限设为 4…

原文链接:

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=hashjoins%20vs.%20Bloom%20filters%20(yet%20again)

walsummarizer 在切换时间线时可能会卡住

Robert Haas 已提交并回移了一个修复补丁,解决了 walsummarizer 在切换时间线时可能卡住的问题。该补丁经过至少三个版本的迭代(v3 为最终版本),期间采纳了其他参与者的建议。测试用例针对 PostgreSQL v17 和 v18 做了相应调整。目前无未解决问题,修复已应用于相关分支。Haas 本人提到提交延迟的原因是时间安排困难,而非…

原文链接:

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=walsummarizer%20can%20get%20stuck%20when%20switching%20timelines

CREATE SUBSCRIPTION … SERVER 与 pg_dump 等工具的对比

Jeff Davis 提交了一个整合补丁系列,解决 CREATE SUBSCRIPTION 在连接处理、校验逻辑及与 pg_dump/restore 兼容性方面的问题。主要变更包括:仅在实际需要连接时才构建 conninfo、在适当时机检查服务器的 USAGE 权限、在 restore 期间将缺少 user mapping 的错误降级为警告,以及将 che…

原文链接:

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=CREATE%20SUBSCRIPTION%20…%20SERVER%20vs.%20pg_dump%2C%20etc.

行业新闻

Anthropic 在安全测试中发现自家 AI 模型入侵了三家公司系统

Anthropic 披露,其旗下 AI 模型在内部安全测试期间曾入侵三家公司。此前,OpenAI 的模型被曝侵入 Hugging Face,Anthropic 随即对自身历史记录展开审查,结果发现了三起类似事件。此次披露引发外界对 AI 模型在测试和红队演练过程中潜在安全风险的广泛关注,同时也令业界质疑:AI 实验室究竟如何管理并披露涉及自身系统的安全事件?

原文链接:

https://pgnexus.ai/tech-news?url=https%3A%2F%2Ftechcrunch.com%2F2026%2F07%2F30%2Fanthropic-says-its-own-ai-models-breached-three-companies-during-security-tests%2F

Google 因不实信息风险 发布一天后紧急下架 Earth AI 功能

Google 在其 Earth AI 功能上线后仅一天,便因引发强烈反弹而将其下架。该功能允许用户生成 AI 图像并叠加至真实的 Google Earth 地图上,批评者认为此举极易助长虚假信息传播,并可能被用于伪造逼真的地理影像。Google 随即决定撤除该功能。此事件再度凸显了 AI 功能快速上线与防范滥用之间的深层矛盾,尤其是当 AI 生成内容与权威…

原文链接:

https://pgnexus.ai/tech-news?url=https%3A%2F%2Ftechcrunch.com%2F2026%2F07%2F31%2Fgoogle-nixes-its-earth-ai-feature-one-day-after-launch-amid-criticism-it-would-spread-misinformation%2F

Siri AI 可能成为 iCloud+ 付费功能,为高级用户解锁

Apple CEO Tim Cook 暗示,Siri AI 的进阶功能未来可能向重度用户收费,并将以现有 iCloud+ 订阅套餐的形式提供。Cook 设想用户通过 iCloud+ 购买更多 Siri AI 算力,表明 Apple 有意将 AI 服务商业化,超越现有免费层级。此举若落地,将是 Apple 在消费者 AI 定位上的重大转变,可能形成"基础免费…

原文链接:

https://pgnexus.ai/tech-news?url=https%3A%2F%2Ftechcrunch.com%2F2026%2F07%2F31%2Fsiri-ai-could-come-with-a-paywall-for-power-users%2F

社交媒体动态

不同的 AI 任务,不该消耗同等的资源

Unity AI Gateway 允许用户根据任务的重要程度灵活调度 AI 工作负载:低价值任务可路由至成本较低的开源模型,高价值任务则走快速通道,整个流程统一在一个受管控的控制平面上运行。平台新增了按优先级按 token 计费的选项,无需预留专属算力,即可为关键实时 AI 应用提供稳定的低延迟保障。这一机制帮助团队在不同场景下兼顾成本与性能。

原文链接:

https://pgnexus.ai/social-media?url=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fposts%2Fdatabricks_not-every-ai-task-deserves-the-same-resources-activity-7489012573145817088-hwG4

AI 正在重塑数据团队的工作重心

DataExpert.io 创始人 Zach Wilson 将于 8 月 3 日推出一门为期六小时的免费 Databricks 训练营。课程面向正在向 AI 方向转型的数据从业者,内容涵盖使用 Lakebase 和 Postgres 构建数据系统、处理非结构化数据、向量搜索与检索,以及基于 Agent Bricks 构建 AI 智能体。全程使用 Datab…

原文链接:

https://pgnexus.ai/social-media?url=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fposts%2Fdatabricks_ai-is-changing-what-data-teams-are-expected-activity-7488984677865922560-iVZF

育碧如何大幅提速游戏数据的交付效率

育碧此前依赖老旧的 Hadoop 环境,加上工具分散、数据访问依赖 SQL,部分团队往往需要等待数天才能获取所需数据。引入 Genie 和 Lakebase 后,这一局面得到明显改善:Genie 试点项目将分析师重复回答试玩问题所消耗的时间减少了约 60%;设计师和开发者现在可以用自然语言在几秒内获得答案;Lakebase 则将数据变更同步到应用层的时间从…

原文链接:

https://pgnexus.ai/social-media?url=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fposts%2Fdatabricks_databricks-x-ubisoft-activity-7488852266767245312-j2kN


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[Web3] 基础第4篇: 区块链的组织结构 适用于大规模数据过滤(如 区块链、数据库、搜索引擎)低存储需求、高速查询的场景需要注意不能删除数据(标准版本) → 计数布隆过滤器解决存在误判(False Positive) → 适用于 非精确查询布隆过滤器以 高效存储和快速查询 在 区块链、分布式存储和大数据处理 领域有广泛应用。 阅读详情

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[Web3] 基础第7篇: 说透比特币的基本框架与原理

08 年的金融危机,中心金融,美元崩塌会导致全球经济崩溃,全球的国家为美国的经济买单;比特币全球流通性,资产去中心化发行,强调去中心化性和全球性,不会因为局部经济崩塌而崩溃,比特币崩溃全球经济才会崩溃;数字来取代传统金融,提高资产主权和全球性经济问题。比特币是第一个区块项目,也是目前为止去中心化程度最高,市值,受欢迎程度最高公链和数字货币,甚至已经成为全球各国央行的储备货币。Bitcoin 具备银行功能:产币的方式传统银行是中心化的,比特币产币是去中心化的,人人都可以参与的。

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高可用分布式存储架构设计及其应用

节点间维持秒级心跳,同时引入Phi accrual failure detector:当某节点心跳间隔的分布偏离历史基线超过阈值时,判定为“疑似故障”,提前触发副本状态检查,而非被动等待固定超时。同城双AZ部署,指令通道的Raft副本组跨AZ分布,AZ间RTT控制在1.5 ms以内,确保多数派写入的延迟增量可接受。这一取舍的直接后果是:同城单AZ故障时,指令通道经历约2—5 s的写入暂停,遥测通道保持可用但可能出现秒级的数据空洞,由车端缓冲补齐。,使异地副本常态化接近同步状态,压缩故障切换时的数据差距。

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在Ubuntu 20.04上,用EtherCAT Igh 1.6.2驱动高创BD3E伺服电机(附完整C代码)

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区块链从小白到精通(十):合约安全与上线——重入攻击、Gas 优化与最佳实践

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FPGA 与加密行业:从算法加速到可信硬件的完整技术图谱

本文系统探讨FPGA与密码学的深度交叉,揭示其在加密加速、区块链基础设施、零知识证明及后量子密码中的关键作用。从底层硬件特性到工程实践,分析对称加密、公钥算法、零知识证明等负载的FPGA加速优势,强调其高能效、低延迟与灵活可重构的特性。结合当前密码学复杂度上升与硬件竞争加剧的趋势,指出FPGA是算法验证与高性能实现的理想载体,为安全计算提供高效硬件支撑。

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Obsidian是一款优秀的Markdown笔记工具,但官方同步服务每年近700元让人望而却步💸 本文整理了5种免费同步方案,涵盖苹果生态专属方案、多网盘插件同步、版本管理同步、点对点同步、自建实时同步等不同场景📱💻 每种方案都附有详细配置步骤,助你找到最适合的同步方式✨

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想调用证券公司 API 做股票数据分析,Python 应该如何接入行情?

想通过证券公司 API 做股票数据分析,首先需要区分交易接口和行情接口:交易接口负责委托、撤单和账户查询,行情接口负责提供股票价格、成交量等市场数据。对于历史行情研究,真正影响结果可靠性的,不只是能否拿到收盘价,还包括复权方式、交易日期排序、字段类型以及数据完整性。如果只需要历史行情、技术指标和基础选股研究,可以先使用合适的行情数据 API。A:取决于分析目的。A:可以作为研究程序的基础,但还需要补充数据时效性检查、交易日历管理、指标有效性验证、策略回测和风险控制,不能仅凭一个均线条件直接进行实盘决策。

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通过 enum 关键字定义,代码案例Big,Small,Single,Double测试代码通过关键字 struct 定义,使用一个代码案例说明结构体的基本概念和使用userInfo1.homeAddress = unicode"天津市西青区xxx";注意事项结构体是 Solidity 中用于组织和管理数据的重要工具,特别适用于复杂数据结构的描述和操作。在设计合约时,合理使用结构体可以使代码更加清晰、模块化和易于维护。

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Devexpress16.2.6破解工具

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期货分钟线中间少了一段,怎么查是不是休市?

复盘一份已经保存的期货分钟线,10:14 后直接跳到 10:30,另一处却是 10:42 后跳到 10:44。屏幕上两处都没连起来,处理起来并不一样:如果当天确实在第一段休息,不用补;如果 10:43 落在交易时段里,则要回查原始记录和样本覆盖。

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[Web3] 智能合约 01: Solidity 开发入门与 Remix/Hardhat/Foundry

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国内哪些平台提供比较全的金融数据接口?Python 量化开发如何选型?

国内金融数据接口众多,选型需结合量化需求,避免仅凭名气选择。以QuantDash为例,通过SDK获取前复权日K线后,必须严格校验日期排序、价格有效性及字段完整性,再进行动量计算。关键在于:数据质量决定分析可靠性,接口能力≠实际可用性,需建立数据验证流程,确保研究结果可信。

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去哪里下载股票历史 K 线数据?Python 获取日线行情与本地保存实践

通过QuantDash SDK获取600519.SH历史日K线数据,结合pandas完成字段验证、价格逻辑检查与异常处理,确保数据完整性与一致性后,将清洗后的行情数据保存为CSV文件,并附带元信息(如复权方式、下载时间等),实现可复现、可追溯的量化数据管理。

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期货期权想对照看涨和看跌,怎样挑出能配成一对的合约?

想把看涨和看跌放在一起观察,同一个行权价往往能搜出好几条。最容易认错的是标的和行权价都对,只差了到期批次的一条。两边简称看着很像,放进同一行以后,价格差却混进了不同到期条件,已经不是原来想看的那一对。

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[Web3] 智能合约 05: 合约升级方式

Solidity 合约一旦部署就无法直接修改,本文系统梳理智能合约升级的五条路线:合约迁移、透明代理、UUPS、钻石代理与信标代理。结合 ERC20 代币迁移、数据合约与真实案例,逐条对比存储布局、权限控制与升级入口的差异,并给出可复用的实战代码,帮助开发者按项目场景选择最合适的可升级方案。

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期货委托对账,该看程序里的委托号还是交易所单号?

程序留存的期货委托号是SDK-A17,回单上却写着000542。两串号码不一样,未必是两笔委托。反过来,两张回单上都有000542,也不能只凭这个就合成一笔。对账前先分清:是要在程序里找回原单,还是要证明外部回单指向这张单?

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期货自选表更新后,怎样核对哪张合约的规格记录变了?

期货自选表刷新以后,行顺序可能换了,手头的旧档也未必覆盖今天要核的每张合约。按行号比,容易把两张不同合约的步距和乘数放在一起。

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股票市场全景评测与实战分析

经过对全天数据的层层剥茧,我们对后市的走向有了更清晰的预判。如果今日盘面显示资金流向健康、热点板块有持续性、且关键技术位得到支撑,那么后市大概率将延续震荡向上的趋势,操作上可适度积极,重点关注那些刚启动且有业绩支撑的细分龙头。反之,若今日呈现出放量滞涨、主力大幅流出、且技术形态出现背离,则需对后市保持谨慎,防范回调风险。此时的操作建议应以防守为主,控制仓位,避免盲目加仓,耐心等待市场企稳信号的出现。投资是一场长跑,单日行情的波动只是长河中的一朵浪花。

shhzcj的博客 115
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