IvorySQL 1.17 发布:基于PostgreSQL 14.17的开源数据库新版本
IvorySQL是一款基于PostgreSQL的开源关系型数据库,它继承了PostgreSQL强大的功能和稳定性,同时针对特定用户的需求进行了优化和扩展。作为PostgreSQL的重要分支,IvorySQL不仅保持了与上游版本的兼容性,还增加了对多种操作系统和硬件的支持,为用户提供了更加本地化的数据库解决方案。
2025年3月26日,IvorySQL团队正式发布了1.17版本,这是基于PostgreSQL 14.17的一个稳定版本更新。本次更新不仅包含了PostgreSQL上游的多项安全修复和功能改进,还特别针对特定环境进行了适配优化,新增了对ARM64架构的全面支持,为多样化芯片生态提供了更好的数据库选择。
安全性与稳定性提升
IvorySQL 1.17版本从PostgreSQL 14.8到14.17继承了多项重要的安全修复和稳定性改进。这些改进包括但不限于:
在扩展脚本处理方面,新版本加强了对模式名和所有者名的安全性检查,当这些名称包含引号、反斜杠或美元符号时,系统将拒绝替换操作,有效防止了潜在的SQL注入攻击。
对于DISTINCT "any"聚合函数,修复了处理未知类型参数时的行为,确保了查询结果的准确性。在并发刷新物化视图(REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY)操作中,加强了安全限制,防止潜在的安全漏洞。
权限管理方面,新版本限制了对pg_stats_ext和pg_stats_ext_exprs系统视图的访问权限,只有表所有者才能查看相关统计信息,增强了数据隐私保护。此外,当行级安全策略(RLS)应用于非顶级表引用时,系统会正确标记缓存计划对调用角色的依赖关系,确保安全策略得到正确执行。
在libpq客户端库方面,改进了PQescapeString及相关函数对无效编码输入字符串的处理能力,增强了连接字符串的转义函数行为,提高了客户端应用的安全性。
多平台架构支持
IvorySQL 1.17版本的一个重要亮点是提供了对ARM64和X86架构的全面支持。针对ARM64架构,新版本提供了多平台媒体包,支持国内外主流操作系统,包括Red Hat、Debian等多种操作系统。这使得IvorySQL能够在多样化芯片平台上稳定运行,为技术多样化提供了可靠的数据库选择。
同样,对于传统的X86架构,IvorySQL 1.17也提供了完善的多平台支持,确保在不同环境下的兼容性和性能表现。这种双架构支持策略,使得IvorySQL能够灵活适应各种部署场景,满足不同用户的需求。
丰富的插件生态系统
IvorySQL 1.17版本进一步丰富了其插件生态系统,支持了多个流行的开源插件的最新版本。这些插件包括:
ddlx0.20:一个强大的数据库对象定义提取工具,可以帮助开发人员更方便地管理和维护数据库结构。
pgvector v0.8.0:为PostgreSQL添加了向量相似性搜索功能,支持AI和机器学习应用场景。
PGroonga 3.0.0:提供了全文搜索功能,支持多种语言的高效文本检索。
PostGIS 3.4.0:地理信息系统扩展,为空间数据提供了强大的存储和分析能力。
pgRouting3.5.1:路径规划扩展,适用于地理网络分析和路径优化应用。
这些插件的支持使得IvorySQL能够满足更广泛的应用场景需求,从传统的事务处理到新兴的AI和地理空间应用都能提供专业级的支持。
技术实现与优化
从技术实现角度看,IvorySQL 1.17在保持与PostgreSQL 14.17兼容性的同时,针对特定环境进行了深度优化。在ABI兼容性方面,修复了与扩展模块交互时可能出现的ResultRelInfo结构体相关的问题,确保第三方扩展能够稳定运行。
在性能方面,通过继承PostgreSQL的多项优化,包括查询计划器的改进和内存管理的优化,IvorySQL 1.17在各种工作负载下都能提供出色的性能表现。特别是在多样化硬件平台上的优化,使得它能够充分发挥不同芯片的计算能力。
应用前景与展望
IvorySQL 1.17的发布,标志着这款开源数据库在功能完备性、安全性和平台兼容性方面又迈出了坚实的一步。随着技术多样化进程的加速,IvorySQL凭借其开源特性、PostgreSQL生态兼容性以及对多样化硬件的良好支持,有望在多个关键行业获得更广泛的应用。
未来,IvorySQL团队将继续跟踪PostgreSQL上游的发展,同时深化多样化适配工作,为用户提供更加安全、稳定、高效的数据库解决方案。对于正在考虑数据库技术多样化的用户,IvorySQL 1.17版本无疑是一个值得认真评估的选择。
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