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数据库

AI 时代，为什么“选择无聊的技术”又成了高级工程判断

来源: oschina.net 31
技术圈最近重新讨论一篇 2015 年的文章：《Choose Boring Technology》。它的观点并不复杂：一家公司的创新预算很有限，每引入一种新技术，就等于消耗一部分“创新积分”。当这些积分被用完，团队就必须面对学习成本、故障排查、招聘困难和长期维护等现实账单。 这套判断在 AI 时代重新变得重要，是因为今天的新工具更多了：新的模型、新的 A...
# AI # Go # 全栈
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RedisME：不到 10MB 的跨平台 Redis 可视化工作台

来源: my.oschina.net 23
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...
# Redis # 全栈 # 前端
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PostgreSQL 备库卡在无效页面时：如何谨慎使用 ignore_invalid_pages

来源: postgr.es 57
PostgreSQL 备库回放 WAL 时，日志记录可能指向一个并不存在的页面。正常情况下，数据库会把这视为无法继续保证一致性的严重错误，并以 中止恢复。 能把这类错误降为 ，让恢复继续推进，但它不是常规的高可用开关，而是一次带有数据损坏风险的应急脱困手段。 WAL 回放的前提是：日志描述的变更能够应用到预期的数据页。如果 WAL 要修改某个块，而对应...
# PostgreSQL # 数据库
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让 AI Agent 只看自己的数据：一套可验证的 PostgreSQL 行级安全方案

来源: postgr.es 59
当 AI Agent 可以直接查询或修改业务数据库时，权限边界不能只写在提示词里。提示词会漂移，应用过滤条件可能漏写，而 PostgreSQL 行级安全（Row-Level Security，RLS）能够把隔离规则放到数据真正落盘的位置。 一套可信的 RLS 配置不只是执行 。还需要让 Agent 使用非所有者角色、对表启用 、分别声明读写策略，并用“...
# AI # LLM # PostgreSQL
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BigQuery 如何用自学习执行引擎应对 AI Agent 的查询洪峰

来源: cloud.google.com 56
当数据查询从“分析师每天提交几十条 SQL”变成“AI Agent 每分钟生成数千条查询”时，传统的性能优化流程会迅速失效。执行计划分析、统计信息维护、查询提示和容量预估都需要人工介入，而 Agent 生成的 SQL 数量、参数组合和并发度已经超出人工逐条调优的范围。 BigQuery 给出的方向不是增加更多调优旋钮，而是让查询处理器自己学习历史执行结...
# AI # GCP # Go
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从课程到生产：企业智能体落地的 12 项能力地图

来源: cloud.google.com 44
企业团队讨论智能体时，真正棘手的问题通常不是“模型能不能回答”，而是“它能否在受控条件下访问数据、调用系统、记住上下文，并在故障时被定位和纠正”。Google 推出的 Gemini Enterprise Agent Ready（GEAR）学习路径，正是围绕这条从原型到生产的链路组织：智能体基础、多智能体编排、MCP 工具连接、记忆与状态、领域技能，以及...
# AI # GCP # Go
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MongoDB Atlas 看不到的诊断记录：用 FTDC 找回实例运行现场

来源: percona.com 36
MongoDB 服务器自带一台低调的“飞行记录仪”：FTDC（Full Time Diagnostic Data Capture）。它持续把运行指标写入 ，并通过增量编码和压缩保存较长时间的历史。来源文章指出，一台 MongoDB 服务器每秒会记录约 5,700 项指标。对排查偶发慢查询、复制延迟尖峰、缓存抖动和磁盘拥塞来说，这类时间序列现场往往比一段...
# Go # MySQL # 后端
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ORBIT：让企业级 AI 从“会推理”走向“可靠执行”

来源: postgr.es 48
企业 AI 最危险的故障，不一定是模型给出了错误答案，而是系统做出了一个重要决定，却没人能在事后解释它是如何发生的。模型可能检索正确、推理合理、选择了正确动作，但外围系统仍会因为超时、重启、重复投递或状态记录丢失而产生错误结果。 这意味着，AI 可靠性不能只靠更强的模型解决。只要 AI 开始修改业务数据、调用外部 API、发送消息或触发审批，它就进入了...
# AI # Go # LLM
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