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数据库

用幂等键和事务发件箱,彻底避免 Next.js 表单重复提交

来源: postgr.es 31
用户填写表单、点击提交,却迟迟看不到响应。于是他再次点击。问题在于:第一次请求可能已经成功写入数据库,只是响应在网络中丢失了。结果可能是两个潜客、两封确认邮件、两次 CRM 更新,以及两条分析事件。 这不是单纯的前端交互问题,而是一个缩小版的分布式系统问题。浏览器会重试,移动网络会在服务端提交成功后断开,Serverless 函数可能在提交后超时,队列...

Percona University 将于 2026 年登陆乌拉圭蒙得维的亚

来源: percona.com 25
Percona University 将在乌拉圭举办线下活动。2026 年 9 月 23 日,蒙得维的亚将迎来一整天围绕开源软件展开的技术分享。无论你是在乌拉圭从事开源软件开发、运维与数据库工作,还是正在学习相关技术,这场活动都值得提前安排进日程。 Percona University 的核心价值在于技术交流。活动面向使用或学习开源软件的人群,参与者可...

PostgreSQL 的隐形锁开销:一条查询为何会锁住表上的所有索引

来源: postgr.es 29
在 PostgreSQL 中,查询是否使用某个索引,与查询是否需要锁住这个索引,并不是一回事。一个容易被忽略的事实是:查询访问一张表时,会为该表的每个索引取得锁,即使最终执行计划完全没有使用其中大部分索引。 这意味着索引不仅消耗磁盘、缓存和写入吞吐,还会占用共享锁表中的条目。对索引数量很多、分区很多或并发事务很长的系统,这种开销可能从“几乎不可见”突然...

Grab 如何用 AI Agent 将机械化分析工作从 44% 降到 30%

来源: infoq.com 39
Grab 正在把 AI Agent 引入分析工作流,并将机械化分析工作占比从 2 月的 44% 降至 6 月的 30%。这项变化的关键不只是“让模型写 SQL”,而是把 Agent 自主性、认证数据、上下文管理和人工监督组合成一套可控的自助分析体系。 传统分析流程中,大量时间消耗在重复性任务上:确认指标定义、查找数据表、拼接 SQL、生成常规报表,以及...

Grab 如何用 AI Agent 把机械化分析工作从 44% 降到 30%

来源: infoq.com 40
Grab 正在把 AI Agent 引入分析工作流,并将机械化分析工作占比从 2 月的 44% 降低到 6 月的 30%。这不是简单地把聊天机器人接到数据仓库,而是把 Agent 自主执行能力、认证数据、上下文管理和人工监督组合成一套可控的自助分析系统。 传统的 AI 数据助手通常停留在生成 SQL:用户提问,模型给出一段查询语句,分析师还要检查指标定...

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...

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...

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...