Databricks 发布 Lakebase Postgres，以 WAL 为持久化事实来源
Databricks 提出以 WAL 为源头的 Postgres 架构，让 Agent 操作历史而非快照，降低数据移动成本。
传统 OLTP 数据库以数据为中心，Agent 的复制、回滚等操作需移动大量数据，成本高昂。Lakebase Postgres 把 WAL（预写日志，记录每次修改的日志）作为事实来源，让数据库历史可寻址，复制变成指针，从而让 Agent 高效操作事务历史。
正文摘录
- title: Object Storage + WAL：面向 agentic 时代的 Lakebase Postgres - sourcecompany: Databricks - bodymarkdown: 通过将 WAL 视为持久化的唯一事实来源（source of truth），改变 agent 与 Postgres 的协作方式 与传统 OLTP 数据库交互的 agent，往往会在存储层制造瓶颈。新部署、复制、恢复、以及副本，全都意味着搬运大量数据，既耗时又昂贵。 而对象存储（object storage）则恰恰相反。以 Amazon S3 为例，它廉价、高性能、运维上几乎隐形。它为 agent 记忆提供了一个可扩展、高性价比的存储层。 于是问题来了：对象存储能否作为事务型数据库的底座，让 agent 更容易与数据库协作？ 这个问题正是 Lakebase Postgres 的起点。答案不仅取决于你的对象存储有多快，更取决于你把唯一事实来源放在哪里。 OLTP 的常规心智模型是以数据为中心（data-centric）。数据被组织成带有行和列的表，每行代表一个实体。存储是当前状态（current state）所在的位置，数据库的职责就是存储和检索它。 但还有第二种模型：以事务为中心（transaction-centric）。在这个模型里，数据库是一本事务日志。每条记录是一个操作，存储是这些操作的时间线（timeline），而不是当前状态的快照。当前状态只是你从时间线中推导出的一个结果。 多年来，以数据为中心的模型在实践中是唯一重要的模型，因为运维团队对数据库的要求是对当前状态进行读写。但在过去几年里，这种情况发生了剧变。