Pigsty项目对PostgreSQL 17扩展支持的全面升级
2025-06-18 05:34:40作者:仰钰奇
PostgreSQL作为一款功能强大的开源关系型数据库,其扩展机制为用户提供了极大的灵活性。Pigsty作为一个PostgreSQL发行版,始终致力于为用户提供最新、最全面的扩展支持。随着PostgreSQL 17的发布,Pigsty团队迅速响应,完成了对众多关键扩展的适配工作。
扩展支持的重要性
数据库扩展是PostgreSQL生态系统的核心组成部分,它们为数据库提供了额外的功能和特性。从性能优化工具到数据分析函数,从外部数据包装器到过程语言支持,这些扩展极大地扩展了PostgreSQL的能力边界。
PostgreSQL 17扩展适配工作
Pigsty团队针对PostgreSQL 17进行了全面的扩展适配工作,主要涉及以下几个方面:
-
核心功能扩展:
- plv8 3.2.3:为PostgreSQL提供JavaScript语言支持
- supautils 2.4.0:超级用户实用工具集
- icu_ext 1.9.0:国际化组件支持
-
数据集成扩展:
- redis_fdw 17:Redis外部数据包装器
- pg_duckdb:DuckDB数据库集成
- wrappers 0.4.2:多种外部数据源统一接口
-
高可用与复制:
- pg_failover_slots 1.1.0:故障转移槽管理
- log_fdw 1.4:日志数据外部表支持
-
数据分析与处理:
- agg_for_vecs 1.3.0:向量聚合函数
- quantile/lower_quantile:分位数计算
- pg_timeseries 0.1.6:时间序列分析
-
AI与向量搜索:
- pgvectorscale 0.3.0:向量搜索扩展
- pg_tiktoken:Token计数工具
- pg_vectorize 0.18.3:向量化处理
-
开发工具:
- pg_graphql 1.5.9:GraphQL接口支持
- pg_jsonschema 0.3.2:JSON模式验证
- plprql 1.0.0:PRQL语言支持
技术挑战与解决方案
适配新版本PostgreSQL面临的主要挑战包括API变更、依赖项更新和兼容性测试。Pigsty团队采用了以下策略:
- 渐进式更新:优先确保核心扩展的兼容性,再逐步覆盖其他扩展
- 自动化构建:利用CI/CD流水线确保构建质量
- 社区协作:与各扩展维护者密切合作,推动官方支持
未来展望
随着PostgreSQL 17的逐步普及,Pigsty将继续完善扩展支持,特别是在以下方向:
- 增强AI相关扩展的功能
- 优化向量搜索性能
- 提供更丰富的数据分析工具
- 简化扩展管理和部署流程
Pigsty对PostgreSQL 17的全面扩展支持,为用户在新版本上获得完整功能体验提供了坚实保障,同时也展现了项目团队对技术前沿的快速响应能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.87 K
暂无简介
Dart
671
155
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
309
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1