变更日志

Timescale 产品的所有最新功能和更新。

对 Timescale 产品进行了以下改进

• Timescale Cloud:

  • 连接池已更新，现在可以避免多次重新加载
  • tsdbadmin 用户现在可以授予其他用户以下角色：pg_checkpoint、pg_monitor、pg_signal_backend、pg_read_all_stats、pg_stat_scan_tables
  • Timescale 控制台更加可靠。

• TimescaleDB

  • TimescaleDB v2.15.3 修补版发行版改进了压缩 INSERT 中多个唯一索引的处理，删除了在查询压缩数据时对 ORDER 的重新检查，改进了 DML 函数中的内存管理，改进了副本上分层块的元组锁获取，并修复了 PG16 上我们的 HashAggregate 优化中 ORDER BY/GROUP BY 的问题。有关更多信息，请参阅发行说明。
  • TimescaleDB v2.15.2 修补版发行版改进了部分压缩块的排序下推，以及具有主空间分区的 compress_chunk。元数据函数已从更新脚本中删除，并且禁止对主列进行哈希分区。有关更多信息，请参阅发行说明。

对 Timescalelive-migration docker 镜像 进行了以下改进

• 现在可以在实时迁移期间使用基于表的过滤。
• 对 pbcopydb 的改进提高了性能并删除了无用的警告消息。
• 用户通知日志使您始终可以选择迁移运行的最新版本。

为了提高稳定性和新增功能，请更新到最新版本的timescale/live-migration docker 镜像。要了解更多信息，请参阅实时迁移文档。

Ollama 现在已与pgai 集成。

Ollama 是使用开源语言模型启动和运行的最简单、最流行的方式。可以将 Ollama 视为“LLM 的 Docker”，使您可以轻松访问和使用各种开源模型，例如 Llama 3、Mistral、Phi 3、Gemma 等。

将 pgai 扩展集成到您的数据库后，可以使用 SQL 将 Ollama AI 嵌入到您的应用程序中。例如

select ollama_generate
( 'llava:7b'
, 'Please describe this image.'
, _images=> array[pg_read_binary_file('/pgai/tests/postgresql-vs-pinecone.jpg')]
, _system=>'you are a helpful assistant'
, _options=> jsonb_build_object
  ( 'seed', 42
  , 'temperature', 0.9
  )
)->>'response'
;

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要了解更多信息，请参阅pgai Ollama 文档。

压缩向导现在可在 Timescale Cloud 上使用。选择一个超表，并通过 UI 指导您完成启用压缩的步骤！

要访问压缩向导，请导航到“资源管理器”，然后选择要压缩的超表。在右上角，将鼠标悬停在显示“压缩关闭”的位置，然后打开向导。然后，系统将引导您完成配置超表压缩的过程，并且您可以直接通过 UI 压缩超表。

展开图像

vectorscale 扩展 现在可在Timescale Cloud 上使用。

pgvectorscale 补充了 pgvector（PostgreSQL 的开源向量数据扩展），并为 pgvector 数据引入了以下关键创新

• 一种称为 StreamingDiskANN 的新索引类型，其灵感来自 DiskANN 算法，基于微软的研究。
• 统计二进制量化：由 Timescale 研究人员开发。这种压缩方法改进了标准二进制量化。

在 5000 万个 Cohere 嵌入（每个 768 维）的基准数据集上，与 Pinecone 的存储优化（s1）索引相比，带有 pgvector 和 pgvectorscale 的 PostgreSQL 在 99% 的召回率下实现了 28 倍的 p95 延迟降低和 16 倍的查询吞吐量提高，所有这些都以 75% 的成本降低（在 AWS EC2 上自行托管）。

要了解更多信息，请参阅pgvectorscale 文档。

pgai 扩展 现在可在Timescale Cloud 上使用。

pgai 使嵌入和生成 AI 模型更靠近数据库。使用 pgai，您现在可以直接在 PostgreSQL 中的 SQL 查询中执行以下操作

• 为您的数据创建嵌入。
• 从 OpenAI GPT4o 等模型检索 LLM 聊天完成。
• 对您的数据进行推理，并在 PostgreSQL 中的现有关系数据上促进分类、摘要和数据丰富等用例。

要了解更多信息，请参阅pgai 文档。

2.15.x 发行版包含性能改进和错误修复。这些发行版中的亮点是

• 持续聚合现在支持带有起点和/或偏移量的time_bucket。
• 超表压缩有以下改进
  • 通过分析表配置和统计信息，推荐针对“按段分组”和“按顺序分组”的优化默认值，以便在配置压缩时使用。
  • 添加了规划器支持，以便在解压缩之前检查更多类型的 WHERE 条件。这减少了必须解压缩的行数。
  • 现在，在对具有 btree 索引的列进行压缩时，可以使用最小-最大稀疏索引。
  • 向量化 WHERE 子句中的过滤器，这些过滤器包含文本相等运算符和 LIKE 表达式。

要了解更多信息，请参阅TimescaleDB 发行说明。

PostgreSQL 审计扩展 (pgaudit) 现在可在Timescale Cloud 上使用。pgaudit 在 Timescale Cloud 日志中提供详细的数据库会话和对象审计日志记录。

如果您有严格的安全性和合规性要求，并且需要在数据库级别记录所有操作，那么 pgaudit 可以提供帮助。您还可以将这些审计日志导出到Amazon CloudWatch。

要了解更多信息，请参阅pgaudit 文档。

PostgreSQL 扩展的 SI 单位 (unit) 在Timescale Cloud 中提供对ISU 的支持。

您可以使用 Timescale Cloud 来解决日常问题。例如，要查看 50°C 等于多少°F，请在您的 Timescale Cloud 服务中运行以下查询

SELECT '50°C'::unit @ '°F' as temp;
  temp
--------
 122 °F
(1 row)

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要了解更多信息，请参阅postgresql-unit 文档。