如何聚拢 PostgreSQL 生态里游离的超能力，发挥出 1 + 1 远大于2 的协同增幅效果？Pigsty 给出了自己的答案
WAL 就是 Write Ahead Log / 预写式日志 的缩写，那从逻辑上说，好像是先写 WAL 再写数据页才对。实际上在内存中，先写脏数据页再写 WAL记录。在刷盘时，先刷 WAL 记录再刷脏数据页。
当我们说自主可控时，到底在说什么？运维自主可控 与 研发自主可控 ，国家/用户真正需要的自主可控是前者，而不是华而不实的“自研”。
你不能把世界让给那些你所厌恶的人。所以即使恶臭难当，我也要捏着鼻子上来干，为 PostgreSQL 正名。他选择了不体面，那我就用数据与事实来帮他体面。
以向量为代表的功能将成为构建应用时的关键要素，正如历史上的JSON一样。而PostgreSQL再一次站在时代风口浪尖引领数据库潮流，在向量扩展的加持下稳拿AI时代的高速增长。
数据库终局已现，PostgreSQL 称王。PG在SF2023开发者调研中拿下大满贯，占住了 Linux 之于服务器操作系统的生态位。本文便来说一说，为什么 PostgreSQL 是最成功的数据库。
本文聚焦被 AI 炒火了的向量数据库，介绍了AI嵌入与向量存储检索的基本原理，并用一个具体的知识库检索案例来串联介绍向量数据库插件 PGVECTOR 的功能、性能、获取与应用。
与马斯洛需求金字塔类似，用户对于数据库的需求也有着一个递进的层次：生理需求，安全需求，归属需求，尊重需求，认知需求，审美需求，自我实现需求与超越需求。
降本增效的主旋律触发了所有技术的价值重估。本系列将评述热点技术，并对其在当下的利弊权衡发出灵魂拷问。
随着硬件技术的进步，单机数据库的容量和性能已达到了前所未有的高度。分布式(TP)数据库在这种变革面前显得极为无力，和“数据中台”一样穿着皇帝的新衣，处于自欺欺人的状态里。
连SOA典范亚马逊自个都觉得微服务和Serverless拉胯了，微服务架构还是个好主意吗？ 亚马逊的Prime Video团队发表了一篇非常引人注目的案例研究 ，讲述了他们为什么放弃了微服务与Serverless架构。
郭德纲有一段相声：比如我和火箭专家说，你那火箭不行，燃料不好，我认为得烧柴，最好是烧煤，煤还得精选煤，水洗煤不行。如果那科学家拿正眼看我一眼，那他就输了。
