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Postgres
概念
本站收录 7 集 · 2 条金句 · 关联 10 个
集里怎么说它
- 《用 Markdown 组建一支军队:Y Combinator 掌门人的 AI 原生公司蓝图》(12:57起):本集用作类比,嘉宾指出就像 Postgres 只是 B 树一样,RAG(检索增强生成)只是最基础的原语,难点在于围绕它构建的一切
- 《当 AI 智能体成为云的主要用户：Render CEO 谈云的下一次重建》(17:25起):本集提到 Render Workflows 的底层状态管理主要靠 Postgres,并把持久化执行的未来比作「像 Postgres 一样的云基础原语」。
- 《RAMP 的 GTM 编排实验：一句话意图，全渠道自动执行》(06:38起):本集说 Postgres 数据库支撑整个 CDP，提供事务性保证和实体间的引用完整性
- 《法律 AI 的搜索之战：从 Elasticsearch 到对象存储原生》(04:48起):本集说 Legora 曾用 Postgres + PG Vector 做搜索、4000 个分区装箱项目，但冷热项目混在同一分区导致缓存抖动、P99 从 100 毫秒飙到 20 秒。
- 《传感器数据撑爆了数据库怎么办？让 Postgres 自己变强》(00:37起):本集说它是开发者用得最多的关系型数据库,多数人处理时序数据的起点;其可扩展性(extension 机制)正是 TimescaleDB 的实现基础,但原生 Postgres 随数据增长会出现写入和查询的线性退化。
- 《快速迭代，但别把数据库搞挂》(07:44起):本集说 Postgres 同样在过载时表现不佳，PlanetScale 用 Niki 为它做分片
- 《当几十亿个AI智能体冲向你的数据库》(18:49起):本集说模型几乎总是推荐 Postgres,因为预训练数据集里全是它;现在它就是「最好的操作型数据系统」,Snowflake/ClickHouse 等纷纷加 Postgres 服务
① 提到它的金句
2 条
我要说的是，我不能说是谁，有两家数据库公司问过我，怎么让智能体在推荐时优先推荐他们的数据库而不是 Postgres。
指向原始笔记的链接
And I will say, I can’t say who, I’ve had two database companies ask me how to get their database to be recommended first by an agent over Postgres.
—— Andy Pavlo · [18:58]
这基本上就像 SEO。怎么让智能体学会，嘿，我应该用我的数据库 X 而不是 Postgres。
指向原始笔记的链接
It’s basically like SEO. How do you get the agent to learn like, hey, I should use my database X instead of Postgres.
—— Andy Pavlo · [19:20]
② 出现在这些集
7 集
- 《用 Markdown 组建一支军队:Y Combinator 掌门人的 AI 原生公司蓝图》 — 作为概念(提及)
- 《当 AI 智能体成为云的主要用户：Render CEO 谈云的下一次重建》 — 作为概念(提及)
- 《RAMP 的 GTM 编排实验：一句话意图，全渠道自动执行》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《法律 AI 的搜索之战：从 Elasticsearch 到对象存储原生》 — 作为概念
- 《传感器数据撑爆了数据库怎么办？让 Postgres 自己变强》 — 作为概念
- 《快速迭代，但别把数据库搞挂》 — 作为概念(提及)
- 《当几十亿个AI智能体冲向你的数据库》 — 作为被讨论公司
③ 关联
点进去有真内容 —— 本页主要出口
智能体 · RAG · MCP · Snowflake · 护栏 · Codex · 持久化执行 · TurboPuffer · 向量搜索 · Databricks