2024年9月7日，由中国开源软件推进联盟PG分会主办，PostgreSQL ACE/PG分会西安用户组负责人杨向博联合发起的“PostgreSQL数据库技术峰会西安站”落幕。
本次活动以“PG与国产生态”为主题，结合当下去O、国产化趋势，邀请社群技术专家围绕产品特性、应用案例、运维经验、技术演进、行业方向等进行分享，推动PostgreSQL在中国的发展。
嘉宾风采
@杨向博
PostgreSQL ACE，PG分会西安用户组负责人
本次活动由杨老师担当主持人。他介绍了PG西安用户组成立的背景和快速发展，希望借此活动促进陕西地区数据库从业者互动交流，共同进步。
@秋明明
腾讯云数据库后台研发工程师
《数据库驱动最佳实践》：介绍了数据库驱动的基本原理和场景的类型，通过分析驱动在实际应用中的核心痛点和解决思路，帮助开发者更好地理解和选择合适的数据库驱动，以提升应用程序的性能和可靠
@付超
西安翔讯科技DBA
《TimescaleDB 在设备实验数据分析上的应用》：分享了关于时序数据库的 TimescaleDB 的安装，使用，查询和性能优化的方法和工具，让更多的用户了解 PostgresqL 作为一个可扩展的多模数据库的发展。
@矫顺田
浪潮瀚高数据库研发工程师
《IvorySQL架构设计与新兼容性》：讲述了IvorySQL这款基于PostgreSQL的兼容Oracle的开源数据库的由来与功能介绍，并详细的介绍了3.0版本后使用的双解析器与双端口架构设计以及即将发布的IvorySQL新版本中包含的package、隐藏列等新兼容特性。
@梁博
亚信安慧AntDB-T产品线研发负责人
《提升企业数据安全，AntDB数据库回收站技术应用》：首先对数据库回收站的概念进行了阐释，指出这是一项旨在防止数据误删除、误操作导致的数据丢失问题的技术。详细介绍了AntDB数据库回收站的工作原理，包括其元数据设计、数据闪回特性以及在不同异常场景下的应对措施。并分享了AntDB数据库回收站在实际应用中的优势，如：
1. 业务恢复时间（RTO）减少：当数据被误删除或需要回滚到之前的状态，可以从回收站中快速恢复数据；
2. 数据访问透明性：对于数据库用户和应用程序来说，回收站的操作是透明的，不需要改变现有的数据访问模式；
3.提升系统安全性：经过适当的审计和操作过程，回收站可以提供额外的安全层，让数据库用的更安心、更放心。
@刘伟
云和恩墨内核研发工程师
《MogDB中的MySQL兼容性：在PostgreSQL体系下的多语法解析器实现》：介绍了MogDB/上游生态中，多数据库方言框架的内核实现，以MySQL兼容性为例子，介绍了典型的一些以插件式实现兼容性的代码例子。在SQL执行的兼容性之外，也介绍了MDB产品，其主要用于各种数据库在线迁移到MogDB的数据、表结构同步，兼容性检查等，方便客户的MySQL程序可以无变更地迁移到MogDB中。
@张锋
腾讯云数据库后台开发工程师
《TDSQL PG高效和智能运营》：TDSQL-PG的运营平台深入展示了其在实际生产环境中的强大应用，通过高效的智能运营、多地多中心的高可用架构、灵活的扩容能力以及全面的备份与恢复能力的进一步探索，为企业提供了一个可靠、安全且易于管理的数据库环境。这些关键特性使得TDSQL-PG成为处理大规模和关键任务应用的首选解决方案。
@杨向博
数据库架构师，PostgreSQL ACE，墨天轮PGCM讲师
《提升数据库维护可靠性——内核优化实现VACUUM FULL前空间预检查》：分享数据库内核本身支持vacuum full 操作之前做空间预检查。如此一来，便可避免在某些客观因素下，因磁盘告警失效而进行的vacuum full操作导致磁盘被写满的情况发生，从而显著地提升了该维护操作的可靠性。
@熊灿灿
“PostgreSQL学徒”公众号主笔，PostgreSQL ACE
《SQL优化方法论》：最后，灿灿作为惊喜嘉宾压轴分享。SQL优化看似简单，实则含有很大的学问在里面，不仅要知其然，更要知其所以然，《SQL优化方法论》介绍了在PostgreSQL数据库中进行SQL优化涉及到的方方面面，包括硬件知识，统计信息，SQL引擎，运行原理和执行计划等，可以对SQL优化有一个全局性的认知。
本次活动中，还设置了自由讨论环节。在杨向博老师主持下，围绕 DBA会被AI淘汰吗？AI如何助力智能运维？AI的快速发展利大于弊还是弊大于利？等热点话题，参会伙伴进行了热烈讨论。以下是观点整理：
议题一：DBA会被AI淘汰吗？
1. AI的发展是趋势和未来，总体上会导致一些岗位用人数量变少，甚至会导致一些岗位消失。目前，DBA是不会被淘汰的，数据库关系到企业核心数据资产的安全，任何操作都需要制度和人来保障其安全，特别是DBA的工作职责从部署管理、问题排查、备份恢复、数据库优化等比较繁杂，短期内难以完全实现自动化运维，AI更多会作为辅助工具，帮助DBA更有效率的开展工作。
2. 可以善加利用AI智能运维工具的智能创建索引、调整参数等功能，但需要指导其底层原理，不被工具绑架，当没有工具的时候我们仍然有能力解决问题。
3. 数据库运维工作中需要有经验的DBA整理应急预案，这些应急预案可以被AI智能运维工具所掌握，但是新增的问题，AI工具目前还没有自学能力来解决，仍然需要经验丰富的DBA来应对。
议题二：心得分享：AI如何助力智能运维
1. 基于AI发展的自动化运维工具可以帮助DBA更便捷的监控数据库的运行状况，有效预警、避免数据库问题发生；当问题发生时，能够通过收集、分析相关信息，协助DBA快速找到问题原因，从而快速解决问题；AI工具生成自动化脚本帮助运维，能够减少误操作。
2. 数据库产品自研的一些AI功能，能够大大降低数据库的运维复杂度，譬如数据库的运行参数通常会有上百个，数据库通过整合AI功能实现根据资源使用情况自动调整相关参数，能有效提升数据库运行稳定性和高效性。
3. AI大模型能够协助快速翻译、检索、生成问题答案，帮助快速提升自己或快速发现、解决数据库运行中出现的问题。同时，也有融合AI功能的运维管理工具，也能高效协助DBA的检测、处理数据库异常问题。
议题三：AI的快速发展利大于弊还是弊大于利？
1. 弊大于利，容易造成大量的失业。
2. 利大于弊，AI工具能帮助我们提升工作效率。譬如ai翻译工具的翻译文档能力很强，不但准确，而且快速，可以大大减轻工作量。
观点总结：
AI的发展是一种趋势，会改变我们的生活方式，也会改变我们的工作方式。目前对于DBA而言，AI更多情况下会以工具的方式辅助我们高效开展工作，在一些浅层次的问题处理方面，可以辅助人力或解放人力，深层次问题还是需要专家发挥作用。作为我们每个人需要更积极的拥抱这种变化，善加利用AI工具的同时，拓展到数据架构、数据治理或数据挖掘方面，帮助企业发挥数据要素的最大价值，帮助企业有效开展数字化建设。
特别鸣谢
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PostgreSQL技术峰会往期回顾：
