pg_rman 项目使用教程
1. 项目介绍
pg_rman 是一个用于 PostgreSQL 的在线备份和恢复管理工具。该项目的目标是提供一种与 pg_dump 一样简单的在线备份和时间点恢复(PITR)方法。pg_rman 还维护每个数据库集群的备份目录,用户可以通过一个命令来管理旧备份和归档日志。
pg_rman 支持多个 PostgreSQL 版本,每个版本都有对应的代码分支。用户可以根据自己使用的 PostgreSQL 版本选择相应的分支进行构建和使用。
2. 项目快速启动
2.1 安装 pg_rman
首先,克隆 pg_rman 的代码库:
git clone https://github.com/ossc-db/pg_rman.git
cd pg_rman
然后,编译并安装 pg_rman:
make
sudo make install
2.2 执行备份
使用以下命令进行在线备份:
pg_rman backup --backup-mode=full --with-serverlog
备份完成后,可以使用以下命令验证备份文件是否正确复制:
pg_rman validate
2.3 查看备份
使用以下命令查看所有已进行的备份:
pg_rman show
2.4 恢复备份
在 PostgreSQL 11 及以下版本中,pg_rman 会自动生成 recovery.conf 文件。在 PostgreSQL 12 及以上版本中,pg_rman 会自动添加 PITR 相关选项到 postgresql.conf 文件,并生成 recovery.signal 文件。
执行恢复操作:
pg_ctl stop -m immediate
pg_rman restore
pg_ctl start
3. 应用案例和最佳实践
3.1 定期备份策略
为了确保数据的安全性,建议定期执行全量备份和增量备份。例如,每周执行一次全量备份,每天执行一次增量备份。
3.2 灾难恢复
在发生数据丢失或数据库损坏时,可以使用 pg_rman 快速恢复到指定的时间点,减少停机时间和数据损失。
3.3 备份验证
定期验证备份文件的完整性和可用性,确保在需要恢复时能够顺利进行。
4. 典型生态项目
4.1 PostgreSQL
pg_rman 是专门为 PostgreSQL 设计的备份和恢复工具,与 PostgreSQL 紧密集成,支持多个版本。
4.2 pgBackRest
pgBackRest 是另一个备份和恢复工具,与 pg_rman 类似,但提供了更多的功能和灵活性。用户可以根据需求选择合适的工具。
4.3 Barman
Barman 是一个用于 PostgreSQL 的备份和灾难恢复管理工具,支持多种备份策略和恢复选项。
通过这些工具的结合使用,可以构建一个完整的数据库备份和恢复解决方案,确保数据的安全性和可用性。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00