PolarDB for PostgreSQL 的 ARM64 架构支持演进
作为一款高性能的开源数据库,PolarDB for PostgreSQL 的架构支持范围一直是开发者关注的焦点。本文将深入解析该项目对 ARM64 架构的支持历程和技术实现细节。
技术背景
在多架构支持成为趋势的今天,ARM64 架构因其优异的能效比在云计算和边缘计算领域获得了广泛应用。数据库系统作为基础软件,其跨平台能力直接影响着部署灵活性。
支持历程
PolarDB for PostgreSQL 团队很早就意识到 ARM64 架构的重要性。项目采用 Docker 容器化部署方案,理论上可以通过多架构镜像支持不同平台。然而在实际打包过程中,遇到了 CI/CD 系统的限制。
技术实现突破
项目原本依赖 GitHub Actions 进行自动化构建打包,但该平台长期缺乏原生 ARM64 运行环境。这导致虽然 Docker 镜像支持多架构,但实际构建过程仍受限于 x86 环境。
2025 年 1 月,GitHub 正式推出原生 ARM64 运行环境后,PolarDB for PostgreSQL 团队迅速完成了适配工作。这一技术突破使得项目能够为 ARM64 架构提供原生优化的二进制包,而非通过模拟方式运行。
架构支持现状
目前,PolarDB for PostgreSQL 已全面支持 ARM64 架构,包括:
- 原生优化的数据库引擎
- 完整的工具链支持
- 性能调优的存储引擎
用户可以在 ARM64 服务器上获得与 x86 平台相当的性能表现,同时享受 ARM 架构在能效比方面的优势。
未来展望
随着 ARM 生态的持续发展,PolarDB for PostgreSQL 团队表示将继续优化 ARM64 架构下的性能表现,特别是在向量化计算和 AI 加速方面进行深度优化,为用户提供更强大的数据处理能力。
对于计划在 ARM 架构上部署数据库的用户,现在可以放心选择 PolarDB for PostgreSQL 作为技术方案,享受开源数据库与新兴硬件架构结合带来的技术红利。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00