2026-09-06
来源: oschina.net
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袋鼠数据库工具 v9.8.1 已上线。这款 AI 驱动的数据库客户端覆盖 MariaDB、MongoDB、MySQL、Oracle、PostgreSQL、Redis、SQLite 和 SQL Server 等常见系统,并提供建表、查询、模型设计、数据同步、导入导出等能力,可运行在 Windows、macOS 和 Linux 上。对于同时维护多种数据库的...
2026-09-03
来源: oschina.net
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短链接服务看似只是一次重定向,真正上线后却会同时面对链接查询、身份认证、访问记录、缓存一致性和数据隐私等问题。shrl.io 的架构把这些职责拆成四个 Go 微服务,并用 PostgreSQL、Redis、分析 worker 与 SvelteKit 前端组合成一套可以通过容器启动的自托管系统。 这类设计的价值不只是“自己部署一个短网址”,而是让链接数据...
2026-09-02
来源: infoq.com
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把提示词写得更精巧,并不能自动得到生产级 AI 系统。真实请求往往携带多轮对话、用户偏好、检索结果、工具状态和安全规则;与此同时,系统还要面对 token 上限、上下文失真、API 成本增长与严格的延迟目标。 因此,工程重点需要从“怎样写一句 prompt”转向“怎样在每次调用前组装、压缩、排序和复用上下文”。这就是上下文工程:把模型输入视为一条有预算...
2026-08-31
来源: oschina.net
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OpsFlash v0.4.0 将数据库操作带进轻量级运维引擎:新增 Redis、MySQL 和 TDengine 三类连接与执行能力。运维人员可以在同一套连接管理、指令库和结果展示流程中处理缓存、关系型数据库及时序数据库任务,减少在多个客户端之间切换的成本。 新版本为三类数据库提供了明确的默认端口:Redis 使用 ,MySQL 使用 ,TDengi...
2026-08-21
来源: postgr.es
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PostgreSQL 的并行聚合长期采用 Partial/Finalize 路径:多个 worker 各自构建局部哈希表,再由 leader 重新合并聚合状态。这个设计简单、稳定,也符合 PostgreSQL 的多进程执行模型,但当输入行数很多、分组键复杂、最终分组数量接近输入规模时,Finalize 阶段可能重新做大量哈希和比较工作。 一种看似直接的...
2026-08-20
来源: oschina.net
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“PostgreSQL for Everything”每隔一段时间就会重新引发讨论。原因并不难理解:PostgreSQL 的核心能力很完整,扩展生态也越来越丰富,JSONB、全文搜索、逻辑复制、LISTEN/NOTIFY、分区表和丰富的索引类型,让它能够覆盖许多原本需要专用系统的场景。 但“能做”不等于“应该替代”。PostgreSQL 更像一把能力很...
2026-08-20
来源: postgr.es
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HubSpot 同步最棘手的故障,不是请求明显失败,而是 HubSpot 已经提交变更,Worker 却在保存结果前丢失响应。此时重试可能重复写入,拒绝重试又会让本地事件永久悬挂。可靠方案必须把数据库、发布器、Worker 和远端变更都设计成可识别、可重试、可修复的状态机。 队列并不能保证消息只处理一次。发布确认可能丢失,QStash 也可能在 Wor...
2026-08-20
来源: cloud.google.com
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Apache Spark 仍然是企业级大数据处理的核心工具,但集群创建、YARN 调优、节点扩缩容以及闲置计算资源,会把数据工程团队拖入基础设施运维。Google Cloud 的 Managed Service for Apache Spark 提供了托管集群和 Serverless 两种路径,让团队可以根据工作负载、生态依赖、延迟要求和成本模型做出更...
2026-08-17
来源: my.oschina.net
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Redis 客户端常常陷入一个尴尬局面:我们只是想查看几个键、分析一次内存占用,安装包却附带了一整套浏览器运行时。RedisME 选择了更轻的路线,基于系统 WebView 构建,不内嵌浏览器,安装包小于 10MB,同时覆盖 Windows、macOS 和 Linux。 轻量并不意味着只提供键值浏览。RedisME 将 Redis 日常运维中常见的信息...
2026-08-06
来源: postgr.es
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PostgreSQL 已经成为 Agentic AI 的默认数据库,但真正的挑战才刚开始。智能体不再只是读取几张表、生成一段回答,而是在数据库中持续写入记忆、检查点、中间结果、工具调用记录和共享状态。把 PostgreSQL 当成一个“停车场”,只负责把数据放进去,系统很快就会被并发写入、失败恢复和数据膨胀拖垮。 更可靠的做法,是把 PostgreSQ...