BackupDrill 为 Supabase 加入恢复演练
BackupDrill 面向 Supabase 托管的 PostgreSQL,把 pg_dump 自定义格式流式写入自有 S3 兼容桶,并保存校验清单;恢复演练会在一次性 PostgreSQL 容器中执行 pg_restore,检查校验和、索引、约束、触发器、表是否齐全以及有数据的表是否仍非空。备份仍是普通 pg_dump,可用原生 pg_restore 恢复;当前只支持 Supabase,版本低于源库的 pg_dump 会被拒绝。
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BackupDrill 面向 Supabase 托管的 PostgreSQL,把 pg_dump 自定义格式流式写入自有 S3 兼容桶,并保存校验清单;恢复演练会在一次性 PostgreSQL 容器中执行 pg_restore,检查校验和、索引、约束、触发器、表是否齐全以及有数据的表是否仍非空。备份仍是普通 pg_dump,可用原生 pg_restore 恢复;当前只支持 Supabase,版本低于源库的 pg_dump 会被拒绝。
DBOS 用 PgDog 把 Postgres durable workflow 的吞吐从单个 RDS 分片约 2 万 workflows/s 扩到 50 个分片的 100 万 workflows/s。每个分片使用 16 核、64 GB 的 db.m7i.4xlarge,50 分片共 2,400 worker;工作流是无步骤的 no-op 任务,代码已公开。结果说明分片能扩展队列负载,不能代表带业务步骤、跨分片事务或复杂查询的生产吞吐。
Egres 是一个以 PostgreSQL 协议兼容为入口、从存储引擎开始重做的数据库原型,采用 LSM 树、Raft 和按租户计量资源,并支持分支与读己之写。当前版本仍是单节点,只支持基础等值查询和有限 SQL;作者在 600M 行、580 GiB 数据上对比 PostgreSQL 18,报告磁盘少 46%、几何平均快 2.8 倍,但测试场景与查询覆盖有限,不能视为通用性能结论。
ClickHouse 在 26.10.3.7 的安全更新中修复 CVE-2026-116366:能访问网络的未认证用户,在特定条件下可在 ClickHouse Server 执行任意代码。修复已回移到 26.3.62.3-lts、26.8.36.3-lts、26.9.27.3-stable 和 26.10.3.7-stable,ClickHouse Cloud 与 BYOC 已修复。自建实例应先确认版本与暴露面,再升级并收紧接口暴露。
Percona 用 990,000 个 1,536 维向量,在同一台机器、同容器形态和同查询集上比较六种数据库的 HNSW 检索,记录建索引时间、存储/内存、召回率、并发吞吐与 10% 数据重写后的表现。结果显示建到可查询状态从 1.9 分钟到 6.7 小时,索引从 3.9 GiB 到 15.1 GiB;pgvector 在 32 客户端时达到单客户端吞吐的 21.7 倍。文章已按公开复核修正,且明确这是单机单次实验,不可当作通用排名。
Supabase 发布 DBArena,为托管 PostgreSQL 提供跨服务基准。首批比较 Supabase 默认存储、OrioleDB beta、Amazon RDS 和 Google Cloud SQL,按相同 vCPU 与 I/O 配置覆盖七档规格,测试数据装入缓存与超出内存的场景,报告 tpm、每美元 tpm 和 p95 延迟。工具、命令、配置和原始结果公开,项目由 Supabase 赞助,使用者应按版本、区域和参数复测。
文章演示在一个事务中把只读操作拆到副本,借助 LSN 等待和会话边界保持读己之写;副本延迟仍需显式处理。
restrict_nonsystem_relation_kind 控制非超级用户可操作的系统关系类型,需结合角色权限与升级版本核对默认行为。
row_security 决定 RLS 启用时是否报错或绕过策略;排查表属主、BYPASSRLS 与 FORCE ROW LEVEL SECURITY 的组合。
百万行实测显示 flat 数据下 hstore 多数读写更快、更省空间,但所有值都是文本;JSONB 适合保留数字、布尔值和嵌套语义。
应用角色不使用 superuser;按模式、表和 pg_read_all_data 授权,default_transaction_read_only 限制工具。
SafeGrd 按计划备份、恢复并核对行数和 attestation,恢复结果会留下可审计记录,适合补足只备份不演练的流程。
DuckDB 社区文章以数据工程师案例说明 DuckDB 与 DuckLake 如何用熟悉的 SQL 和较少运维承接分析工作,适合评估何时无需引入更重的平台。
CNCF 分析 AI 加速器下 scheduler/autoscaler 错配,建议考虑拓扑、容量预留与 Kueue provisioning request。