要点:
PostgreSQL16发布，提供性能增强，支持大规模数据加载和逻辑复制，以及更多SQL/JSON标准支持。
安全性提升，角色管理更灵活，提供更多控制和安全性。
PostgreSQL越来越适用于支持AI/ML数据工作负载，通过扩展和性能增强，提供更多灵活性。
站长之家（ChinaZ.com）9月15日 消息:开源数据库 PostgreSQL16今天发布，新增功能将有助于提升各种工作负载的性能，包括人工智能。
PostgreSQL，有时也称为 Postgres，是最广泛使用和部署的开源数据库技术之一，自1996年首次发布以来一直在稳步迭代。这个开源项目得益于强大的贡献者社区和支持数据库持续发展的供应商。
地址:https://www.postgresql.org/docs/16/release-16.html
主要云服务提供商包括微软 Azure、谷歌云平台（GCP）和亚马逊网络服务(AWS)都提供了基于该技术的托管版本，此外还有众多商业供应商，包括 EDB 和 Percona，也提供了基于 PostgreSQL 的企业和云平台。
PostgreSQL 本质上是一种关系型数据库技术，但近年来它的用途已经扩展到作为分析数据库技术（如谷歌的 AlloyDB）的基础，并广泛用作矢量数据库功能的基础。
通过 PostgreSQL16，这个开源数据库已经得到了增强，支持数据的批量加载和查询、并发性改进以及更多支持并行查询的选项。此次发布还扩展了 PostgreSQL 对 SQL/JSON 标准的支持，并提供了更多大规模运行逻辑复制的功能。
PostgreSQL 全球开发团队的核心成员和贡献者之一 Jonathan Katz 在接受 VentureBeat 采访时表示:“PostgreSQL16包含许多性能增强功能，可以改善各种规模的日常工作负载。”
在 PostgreSQL16中，数据库的核心是数据，确保数据能够被复制和监视一直是 PostgreSQL 不断改进的方面之一。
在新数据库中的更新功能之一是逻辑复制的一系列增强功能。Katz 解释说，PostgreSQL16允许用户从备用节点设置逻辑复制。他指出，这个功能对于已经在主要实例上承载重要工作负载并希望将逻辑复制卸载到不太繁忙的备用节点的用户非常有帮助。
“PostgreSQL16还支持在订阅者上并行应用大事务，这可以加快回放速度，使数据更快地在订阅者上可用，”Katz 说道。
PostgreSQL 长期以来一直拥有多种本地内置的数据库操作监视功能，现在通过添加 pg_stat_io 度量标准来扩展这些功能。Katz 解释说，pg_stat_io 允许数据库管理员查看 I/O（输入/输出）利用率统计数据，例如总读/写操作次数、读/写的数据量等等。
Katz 表示:“这个新视图提供了更深入的了解，您的 PostgreSQL 实例如何与存储层进行交互。”
数据库管理和安全性得到增强
虽然扩展和监视数据至关重要，但确保数据安全同样重要。在 PostgreSQL16中，有一系列更新，应有助于提高安全性。
安全更新中最重要的领域之一涉及到了 PostgreSQL 的权限管理功能。数据库中的权限定义了用户对给定数据库可以做什么和不能做什么。在先前版本的 PostgreSQL 中，对于许多核心数据库管理操作，都需要一个“超级用户”，即拥有对一切的完全访问权限的用户。对于较小的数据库部署来说，这并不是一个问题，但在较大的环境中迅速成为一个问题。
PostgreSQL16现在提供了更细粒度的控制，用于定义数据库角色的权限管理，CREATE ROLE 命令定义了数据库角色。数据库角色定义了一组与数据库相关的权限，允许用户执行某些任务。
EDB 的高级产品经理 Adam Wright 告诉 VentureBeat:“简而言之，新的角色变更提高了安全性，限制了 CREATE ROLE 及其修改其他角色的权限。”
他解释说，新角色管理更改解决的问题是，拥有 CREATE ROLE 角色的用户被允许对他们没有创建的角色进行更改，包括在某些情况下是 SUPERUSER 角色。现在，通过添加 ADMIN OPTION 权限，这些更改需要请求更改的角色具有 ADMIN OPTION 权限。总的来说，这为数据库提供了更多的控制和安全性。
此外，受 EDB 运行基于 PostgreSQL 的 BigAnimal 云数据库服务的经验的驱动，Wright 表示，EDB 贡献了一些与角色成员身份相关的更改。
Wright 说:“这些更改允许作为服务提供商和管理员更细粒度地控制在 PostgreSQL 中的用户（包括管理员）可以做什么。”
AI 工作负载如何适应 PostgreSQL?
PostgreSQL 越来越多地用于支持矢量数据库工作负载，通常通过 pgvector 扩展。
Katz 表示:“PostgreSQL 的伟大之处在于其可扩展性，允许开发人员快速构建像 pgvector 这样的扩展，可以支持 AI/ML 数据的生产工作负载。”
“PostgreSQL 包含用于构建自定义数据类型、索引方法和表存储方法的框架，而在 PostgreSQL16中增强了批量加载功能，这将使 PostgreSQL 更容易与 AI/ML 用例一起使用。”
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