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一个数据库主库，支撑 8 亿用户。听起来像天方夜谭，但 OpenAI 做到了。这事儿有多反常识？想象一下，你家小区只有一个收银台，却要服务整个城市的居民——还不能排队太久。更魔幻的是，这个「收银台」用的还是，一个诞生于 1986 年、最初由加州大学伯克利分校科学家设计的「老古董」数据库。
摘要： 作者基于LobeChat开发了「AI灵感创作即时内容社区」（https://qbmke.cn），旨在解决灵感易流失、难结构化及协作门槛高的问题。产品聚焦三大核心设计： 对话署名：以对话为最小创作单元，确保内容归属权； 话题项目化：用动态话题组织灵感分支，替代传统文件夹； 分享协作：通过公开对话/话题吸引合作，明确进度与需求。 目标用户包括快速产出的创作者、需协作的开发者等，强调“灵感快速落
✅ 确认主从节点身份✅ 添加 PostgreSQL 官方 APT 源✅ 安装编译依赖✅ 下载并编译 pgvector✅ 启用扩展并验证pgvector 为 PostgreSQL 提供了强大的向量存储和相似度搜索能力，非常适合用于 AI 应用中的 Embedding 存储、RAG（检索增强生成）、推荐系统等场景。参考链接PostgreSQL 官方文档Bitnami PostgreSQL 镜像📝作者
ir-P-l-L-s-S-c-- unpack代码语言：javascriptAI代码解释。
为了保持数据库的清洁，数据库需要日常清理，也就是。日常清理包括两部分，即VACCUM（垃圾回收）和ANALYZE（搜集统计信息）。不过VACCUM命令也可以同时执行ANALYZE。日常清理可以自动做，即autovacuum 守护进程；也可以手工执行和命令。自动做是常态，手工做是补充。还可参考。
它无需下载客户端，兼容性强，可与PowerPoint、AIPPT等工具搭配使用，在现有课件中插入互动模块，丰富课件的互动形式，不影响整体内容逻辑。我在制作美术、语文、地理、生物等需要大量图片素材的课件时，经常用到这款工具，它的AI生图、海量正版素材功能，能让抽象知识点转化为生动直观的视觉内容，同时操作简单，无需专业设计技能。同时注意简洁性，每页课件聚焦1-2个核心知识点，文字字号不小于24号，配色
使用read_sql_table、read_sql_query先看数据表字段：class FailureType(models.Model):name = models.CharField(max_length=100)# 记录class SimpleRollInRecord(models.Model):order_no = models.CharField(max_length=20,defau
信息模式定义在 SQL 标准中，因此可以预期其可移植且稳定——这与 system catalog 不同，system catalog 是 PostgreSQL 特有的，并且是根据实现问题建模的。创建数据库集群包括创建数据库数据所在的目录、生成共享目录表（属于整个集群而非任何特定数据库的表），以及创建 template1 和 postgres 数据库。例如分区表，由于PG有特殊的实现，所以从info
PostgreSQL全文检索技术解析：从基础到高级应用 PostgreSQL内置全文检索(FTS)功能为开发者提供了高效便捷的文本搜索解决方案。相比Elasticsearch等外部引擎，PostgreSQL FTS具有部署简单、强一致性、低延迟等优势，特别适合中小规模数据场景。本文系统介绍了其核心原理与实战应用，包括： 基础数据类型(tsvector/tsquery)和匹配操作 生产级优化方案(持
PostgreSQL索引失效问题分析与解决方案 摘要： PostgreSQL索引失效是常见的性能问题，主要表现为索引未被查询使用。本文系统分析了索引失效的十大原因，包括：查询条件未使用索引列、对索引列使用函数/表达式、使用!=或NOT IN操作、LIKE前导通配符、复合索引列顺序不当、数据分布倾斜等。通过EXPLAIN命令可验证索引是否生效，解决方案包括优化查询写法、创建函数索引、调整索引设计、使
PostgreSQL执行计划优化指南：EXPLAIN命令详解 本文针对PostgreSQL 9.6+版本，为DBA、开发者和数据工程师提供执行计划分析指南。通过EXPLAIN命令（推荐使用ANALYZE和BUFFERS选项），可精准定位查询性能瓶颈。文章详细解析了执行计划的核心组件，包括节点类型（如Seq Scan、Index Scan、Hash Join等）和关键指标（cost、rows、buf
《停止嵌套数据库系统》一文批评了当前在事务型数据库（如PostgreSQL）中嵌套分析型数据库（如DuckDB）的做法。作者Christian Winter指出，虽然这种嵌套方案能提升部分分析查询性能，但存在扫描瓶颈、系统复杂度和功能兼容性等问题，无法实现真正的HTAP（混合事务/分析处理）能力。真正的HTAP需要从存储布局、并发控制到查询优化的全链路设计，而非简单引擎嵌套。文章建议开发者选择专为
1、configure文件生成：执行sh autogen.sh； 2、makefile文件生成：执行configure --with-pgconfig=/path/to/pg_config 3、make;make install;
本文介绍了在PostgreSQL中配置中文全文检索以提升RAG系统检索效果的方法。通过安装pg_textsearch和zhparser扩展，创建中文分词器配置，并基于BM25算法建立全文检索索引。实践表明，该方案能有效支持中文文本检索，通过示例查询验证了索引的使用效果。文中还提供了详细的SQL配置步骤和验证方法，为中文全文检索在RAG系统中的应用提供了可行方案。
【Linux服务器登录提示定制指南】本文详细介绍了Linux系统登录提示信息的配置方法，涵盖静态/动态提示、安全增强与个性化美化方案。核心内容包括：/etc/issue（本地登录提示）、/etc/issue.net（SSH警告）、/etc/motd（静态公告）和动态MOTD脚本的配置；高级技巧如ASCII艺术、Neofetch系统信息美化、PS1提示符定制；安全审计功能如PROMPT_COMMAN
如下图所示登录 1Panel 后，进入 MCP 管理，点击创建 MCP Server，同时点击导入MCP Server 配置，将第四步在 mcp.so 中拷贝的信息黏贴确认即可。点击确认后同样的需要确认发布的外部链接地址可用，如果是腾讯云或者其他公有云服务器，切记安全组保证端口开通。查看下整个工作流的执行详情，如图所示，通过AI生成SQL语句，通过MCP调用数据库，查询到结果以后由AI整理反馈给最
PostgreSQL环境：应始终启用AutoVACUUM，重点优化大表和繁忙表的参数Oracle环境：可灵活选择自动/手动混合策略，对数据仓库注意分区表处理。
dify运行在容器中，PostgreSQL用的是阿里云，已经运行了很长一段时间。某些表的数据量很大，比如workflowruns表，就有100GB。这个主要是，详细记录了工作流的执行情况，包括执行时间、状态、结果等信息。版本比较老，0.14.2，需要升级到0.15.3。升级之前，除了对数据库做备份之外，还需要知道升级过程中，哪些表需要做更新处理。因为某些大表如果要添加字段，索引等操作，非常耗费时间
随着AI技术的发展，向量相似性搜索成为了机器学习和数据科学领域中的一项重要任务。pg_embedding通过结合PostgreSQL和HNSW算法，实现了高效的向量相似性搜索，从而在大规模数据集上提供了近似最近邻搜索功能。
LangChain提供了一套集成大模型（LLM）、数据存储等功能的工具包，帮助开发者构建复杂的对话式应用。LangChain的核心价值体现在与各种模型提供商和数据存储的集成。本文将分步骤介绍如何安装这些包。
dblab.ai 携手 DeepSeek 与豆包 AI，开启数据库智能化的新篇章。这一全新升级不仅融合了前沿技术，更为用户提供了更高效、更智能的数据库解决方案，助力探索数据世界的无限可能。
PostgreSQL执行计划是数据库性能优化的关键工具，通过EXPLAIN命令可获取SQL语句的执行路径和资源消耗。本文详解执行计划的核心机制与调优方法，包括扫描类操作（全表/索引/位图扫描）和连接类操作（哈希/嵌套循环连接）的优化策略。通过电商平台订单查询等真实案例，展示如何将2.3秒查询优化至87毫秒，并提供了慢查询优化、并行查询等实战方案。文章还总结了统计信息维护和成本参数调优等黄金法则，帮
Welcart电商插件存在未授权数据访问漏洞，CVSS评分5.3（中危）。
PostgreSQL pgvector向量数据库
此外，PG 16 版本推出的 “并行执行增强”，可让复杂查询自动调度多个 CPU 核心并行计算，在 8 核服务器上，复杂聚合查询的性能提升可达 3 倍以上，这种 “硬件友好型” 的扩展能力，让 PG 能持续适配不断升级的服务器硬件。从金融核心系统到 AI 知识库，从物流轨迹分析到 IoT 数据存储，PG 用二十余年的技术沉淀，构建了数据库能力的 “天花板”—— 它不是某一领域的 “单项冠军”，却是
清理，物理存储空间也不会自动释放回操作系统，而是标记为可复用。当更新/删除频繁时，若空间复用率低，就会产生。通过以上策略，可显著降低存储成本、提升查询性能，并延长磁盘容量告警周期。工具在 PostgreSQL 数据库中巡检。（物理存储空间远大于有效数据所需空间）。，建议在维护窗口操作，并使用。PostgreSQL 的。会导致表和索引中产生。：任何重组操作都需评估。
本文介绍如何使用Dify、云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版的Supabase和LLM构建一个AI客服系统，帮助在线服装店高效处理售后咨询、订单查询和个性化回复。通过结合Dify的工作流能力、Supabase的实时数据存储与LLM的自然语言理解能力，实现快速自动化响应，显著减轻人工客服压力并提升客户满意度。
PostgreSQL MCP 是一个基于 FastMCP 框架的 PostgreSQL 数据库交互服务。它提供了一套简单易用的工具函数，让你能够通过 API 方式与 PostgreSQL 数据库进行交互。
Supabase作为开源BaaS平台，深度整合PostgreSQL能力，提供实时数据同步、自动化API和细粒度权限控制。其核心技术包括：通过PostgREST实现RESTful API自动生成，利用WebSocket实现毫秒级数据推送；将PostgreSQL的RLS转化为可视化配置，实现零代码数据隔离；提供云服务、自托管和混合云三级部署方案。性能优化方面支持GIN索引、连接池管理和物化视图缓存。S
传统数据库运维存在人力成本高、扩展性差、重复故障等问题。DBAIOps 创新融合 LLM 推理与知识图谱技术，通过 Neo4j 构建 ExperienceGraph 编码 DBA 经验，经两阶段图演化扩展异常关联，LLM 生成精准诊断报告。实验证明其显著优于传统方案，中型 LLM 即可奏效，支持知识增量更新，扩展性强，为运维自动化提供新思路。
Logstash是Elastic提供的开源数据处理管道工具，用于摄取、转换和将数据发送到不同源，包括Elasticsearch、Kafka、平面文件等。
摘要：本文提出一套工业边缘节点部署DeepSeek模型的低功耗配置方案，解决智能制造中实时处理产线数据的挑战。方案从硬件选型（优先NPU/GPU加速平台）、模型优化（剪枝、量化、轻量化）、高效数据处理流程（流式预处理、动态批处理）及系统级功耗管理（DVFS、核心休眠）四方面协同设计。通过模型压缩减少90%计算量，硬件加速提升5-10倍能效比，实现毫秒级响应同时降低50%以上功耗。
今天为大家推荐一款适配了 Viusal Studio，VS Code(本文使用)，JetBrains 系列(本文使用)以及 Vim 等多种编译器环境的插件 Fitten Code，Fitten Code 是由非十大模型驱动的 AI 编程助手，它可以自动生成代码，提升开发效率，帮您调试 Bug，节省您的时间，另外还可以对话聊天，解决您编程碰到的问题。接着点击左侧"插件"选择"Marketplace"
本文介绍如何利用Spring AI框架结合PostgreSQL pgvector扩展构建智能医院问诊客服助手。该系统可解决患者挂号困难、疾病咨询复杂等医疗痛点，提供智能导诊、用药咨询、病历解读等功能。采用的技术栈包括Spring Boot 3.2+、Spring AI 1.0.0-M4、PostgreSQL+pgvector等，实现高准确率(>90%)、低延迟(<2秒)的医疗咨询服务。
三年前，我的自媒体账号还处于“三天打鱼两天晒网”的状态：选题靠灵感、更新看心情、数据随缘分。直到一次团队崩溃事件——因为忘记同步内容日历，同一篇稿子被重复发布到三个平台，粉丝留言“博主是AI吗？。如今，我的账号矩阵已实现单月百万阅读，核心秘诀正是。本文将用实战经验，拆解如何用“科学管理”打破“灵感玄学”，让你从“手忙脚乱”进阶为“游刃有余”。
摘要：本文探讨了利用DeepSeek等大型语言模型实现低代码开发平台(LCDP)智能调试的创新方案。针对低代码应用调试的特殊性，提出了一种自动化解析报错日志并生成修复方案的方法，包括日志预处理、模型微调与提示工程、错误根因分析等技术环节。研究表明，该方法能有效解决低代码调试中存在的日志抽象、平台知识依赖等问题，显著提升调试效率。通过典型应用案例展示了系统处理表单验证错误、工作流逻辑错误等场景的实际
在 PostgreSQL 中，索引碎片(Index Fragmentation)是指索引由于频繁的插入、更新和删除操作导致物理存储不连续，从而影响查询性能的情况。
局域网内有一台 威联通的TS—464c，平常作为资料备份用。由于工作新要求，希望将其作为局域网网站的服务器，上面运行webgis网站，并且局域网的计算机可以通过Qgis直接将数据存储到服务器上面。经过网上学习，deepseek， 采用Ubuntu Linux 工作站的方式来实现。具体是将postgresql作为数据库存储gis相关数据，利用nginx作为web引擎，部署web。配置相对简陋，但可以
专为Apple Silicon Mac设计的电池保护工具，通过智能充电限制功能延长电池使用寿命。该工具可设置充电上限（默认80%），避免电池长期处于满电状态，有效延长电池健康度。
摘要：本文介绍了如何将Jira项目管理工具与DeepSeek大语言模型结合，构建从需求创建到任务分配的智能化流程。针对项目管理中的需求模糊、任务拆分复杂等痛点，文章详细展示了四大核心场景的智能话术生成方案：1)将模糊需求转化为结构化用户故事；2)智能拆解用户故事为具体任务；3)提供任务分配建议；4)生成Jira创建指令。
本文系统阐述了服务器故障排查的流程方法与最佳实践。首先提出科学排查方法论：明确问题现象、建立假设、收集信息、验证假设、执行方案并验证效果。其次详细分析了五大常见故障类型（无法访问、性能瓶颈、磁盘问题、服务故障、安全事件）的具体排查步骤与解决方案。随后介绍了perf、strace、eBPF等高级诊断工具，以及ELK、Jaeger等日志和分布式追踪系统。最后强调预防性运维的重要性，包括健全监控体系、备
本文介绍了在自部署PostgreSQL中安装分词插件的两种方案，重点推荐jieba分词方案。详细说明了jieba分词的完整编译部署流程，同时简要介绍了zhparser分词的替代方案。分词插件为RAG应用中实现关键词检索提供了技术实现路径。
摘要：本文介绍了使用Rust开发RTMate时如何构建PostgreSQL连接池的实践。RTMate是一个WebSocket服务平台，为避免频繁创建数据库连接带来的性能问题，作者选择deadpool+diesel组合实现连接池管理。文章首先回顾diesel的基础用法，包括自动生成Schema和模型定义，然后重点讲解使用deadpool_diesel创建异步连接池的具体实现，包括连接池封装、配置参数
XSP30是一款集多种功能于一身的2串3串4串锂电池升降压充电芯片，自带快充能力。它采用了异步开关架构，使得在应用时仅需极少的外围器件，可以有效减少整体方案尺寸，降低BOM成本。该芯片内置了四个环路来控制充电过程，分别是恒流（CC）环路、恒压（CV）环路、涓流环路和可智能调节充电电流的适配器输入自适应环路。这些环路的控制作用使得XSP30能够稳定可靠的充电，防止适配器输出被拉垮。
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