pg_lake扩展在Snowflake Postgres中原生支持，使PostgreSQL可作为数据湖屋，支持Apache Iceberg表，简化数据操作并支持SQL查询。同时，Snowflake扩展了Horizon Catalog，增强数据治理和共享功能，支持跨云和区域的数据访问，从而提高分析和事务工作负载的处理效率。

文章讨论了Postgres数据库的client_connection_check_interval设置，发现默认禁用的该参数能有效解决连接问题。调整后，TPS显著提升，连接数保持稳定，系统运行更持久。作者建议将此参数设为默认，并计划更新博客以反映这一发现。

将数据库视为家，Postgres如同一个多房间的家，能够处理搜索、向量和时间序列等任务。使用多个专用数据库会增加管理复杂性，而Postgres能够简化这一切，99%的公司仅需Postgres即可满足需求。

Elasticsearch在生产环境中面临JVM垃圾回收、映射爆炸、过度分片和深度分页性能下降等挑战，增加了系统复杂性并影响性能与数据一致性。而Postgres通过直接管理内存和要求预定义模式，避免了这些问题，提供了更简单的解决方案。

PostgreSQL提供了许多隐藏功能，如pg_waldump和track_commit_timestamp，帮助调试和审计，识别数据库问题。启用track_commit_timestamp后，可以查询每个事务的提交时间，尽管信息存储时间有限，此功能在逻辑复制中也很有用。

pgEdge Postgres MCP Server Beta 2版本新增写入访问模式、改进令牌管理和CLI命令一致性。Beta 3将推出自定义工具和数据库切换功能，以提升用户体验和安全性。团队根据社区反馈持续开发。

随着数据量的增加，Postgres中的SERIAL可能会出现整数溢出，因此建议使用BIGINT作为主键。BIGINT存储效率高，迁移时可通过异步方式减少停机时间。迁移步骤包括添加新列、批量填充数据和快速切换，同时使用NOT VALID约束和唯一索引确保数据完整性。

在生产环境中，数据库快照的批量处理至关重要。pgstream工具通过自动调优批量大小，在不同网络条件下优化Postgres快照性能，显著减少传输时间，确保在不稳定网络下也能保持良好表现。

近年来，数据库领域经历了波动，AI的兴起挑战了传统托管数据库模型，促使团队回归Postgres。Postgres因其灵活性和强大功能，成为AI开发的核心，支持多种工作负载，满足性能和成本控制需求。BYOC模型让团队在享受托管服务的同时，保持对数据的控制。

Postgres在开发者和公司中广泛使用，但其原生搜索功能有限，许多人因此转向Elasticsearch等工具，增加了复杂性和成本。实际上，99%的用户只需改进Postgres的搜索功能，而无需引入额外系统。

pgEdge Postgres MCP服务器是pgEdge Agentic AI工具包的核心，简化了LLM与Postgres数据库的连接，支持多种Postgres版本，提供数据库结构信息、性能指标及多数据库支持，适用于Claude Desktop和Claude Code等AI工具，具备安全性和灵活的部署选项，旨在优化数据库查询和管理。

PlanetScale Postgres 18.1版本现已发布，用户在创建新数据库时可选择。新版本引入异步I/O系统、UUIDv7支持和多列索引优化，提升查询性能。升级需创建新数据库并进行在线迁移。

pgEdge发布了一个开源的Postgres Agentic AI工具包，旨在满足企业对高可用性、安全性和合规性的需求，支持现有数据库，简化AI应用开发，并兼容多种Postgres版本，免费提供给所有用户。

PlanetScale Postgres推出了更小、更便宜的Metal版本，起价50美元每月，支持1GiB内存和多种存储选项，用户可灵活配置CPU、RAM和存储，以降低延迟和成本。