TigerData重磅发布：打造面向AI时代的超级PostgreSQL！
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从Time-series到Agent-native，从TimescaleDB到TigerData，一场数据库架构革命正在上演！
过去，提到“高性能数据库”，人们会想到NoSQL、Hadoop、MongoDB、Cassandra。而PostgreSQL，则常被贴上“经典、稳定、慢”的标签。但今天，时代变了。PostgreSQL不仅赢了，它还进化了。
在AI和实时分析引领的新架构时代，Timescale团队正式宣布：**Timescale 正式更名为 TigerData！**目标明确——打造面向事务处理、分析计算与智能体（agentic）场景的下一代超级PostgreSQL平台。
🎯 从时间序列出发，进化为“新型Postgres平台”
Timescale创立于8年前，初衷是将时间序列能力无缝嵌入PostgreSQL，满足IoT、金融、DevOps等实时数据场景需求。尽管一开始被质疑“疯了”，但今天他们证明了一个简单真理：
“稳定 ≠ 落后，Postgres 是可以快起来的。”
如今，TimescaleDB 已集成入各大云厂商：Azure、Supabase、DigitalOcean、阿里云、华为云，甚至被 Databricks、Snowflake 等平台纳入生态。
🚀 为什么叫“TigerData”？为什么不是“Timescale 2.0”？
🐯 Tiger象征速度、力量与专注，也是该团队内部文化的核心图腾。
“Tiger Time” 例会、“State of the Tiger”业务复盘、新员工昵称“Tiger Cubs”...这不是换名字，这是找回初心。
Timescale 早已不只是时间序列数据库，客户早就把它当成是 “最快的PostgreSQL”：
- Linktree 借助 TigerData 实现 12.6TB 数据压缩，每月节省 $17,000 运维成本
- Polymarket 在选举期间交易量暴涨 4 倍，支撑超过 $37 亿交易
- Lucid Motors 用它处理自动驾驶实时遥测
- Financial Times 运行高并发语义搜索与报表分析
📊 现代PostgreSQL的定义：不只是事务，更是分析与AI智能体的基座
TigerData 明确提出一个新范式：Agent-native Database，即支持 AI 智能体原生工作负载的数据库。
现代系统不只是 “写入 + 查询”，它们需要：
- 高并发事件流 + 高基数分析
- 大规模 embedding 向量检索
- 多版本上下文环境切换（如 agent 的提示历史）
- 混合存储：冷热数据、原始数据 + 聚合数据协同
🧠 Tiger 是如何加速 PostgreSQL 的？十年工程沉淀，一次性能飞跃
Tiger 并不是一个 PostgreSQL 分支，也不是简单包装器，而是在原生 Postgres 引擎之上，打磨出以下性能利器：
| 技术里程碑 | 功能说明 |
|---|---|
| Hypertables (2017) | 多维分区表，支撑海量时间序列数据 |
| Native Columnar Compression (2019) | 原生列式压缩 |
| 实时物化视图 (2020) | 查询秒级响应 |
| 计算存储解耦 (2021) | 弹性伸缩 |
| 分层存储 to S3 Parquet (2022) | 大数据低成本归档 |
| 向量化执行引擎 (2023) | 极速分析性能 |
| 混合行列存储 (2024) | 新旧数据一致优化 |
| pgvectorscale (2024) | 高性能向量检索扩展 |
| 压缩数据可变更 300x 提速 (2024) | 实现实时写入 |
| 高基数列 distinct 查询提速 2500x (2025) | 面向大宽表优化 |
| 横向扩展 + 负载均衡读副本 (2025) | 支撑全球分布式应用 |
| 新一代存储架构（高IOPS + 零拷贝分支）(2025) | 云原生性能上线替代传统EBS |
📦 Tiger Cloud：一站式PostgreSQL智能云平台
TigerData不止是数据库引擎，也是一套完整的云平台：
- 事务级高可用部署
- 分析型查询优化器
- agent-native上下文存储
- 向量索引 + Iceberg集成（Lakehouse 兼容）
- 支持 AI 插件生态和大模型上下文切片存储
未来几周将发布更多产品特性，包括：
- 💥 1 秒写入 1000 万行的新型压缩写入方式
- 🧪 零拷贝环境分支：用于 A/B 测试与 agent 上下文动态分支
- 🧊 与 Apache Iceberg 的深度集成：Lakehouse原生融合
🏁 TigerData 的新使命：为 AI 时代构建基础数据库层
TigerData不是单纯换名，而是一次 全栈架构层的“升级宣言”：
事务性 + 分析型 + 智能体工作负载，一体化支持的PostgreSQL平台。
面向未来的应用必须同时满足：
- TB~PB级数据体量处理
- 实时分析 + AI推理需求
- 多租户/多上下文agent并发
- 低延迟响应 + 高并发服务能力
- 成本敏感与资源弹性并存
TigerData 就是为这些复杂场景而生。
🐯 Tiger 是未来PostgreSQL的方向
- 是支持 AI Agent 的数据库
- 是实时分析与OLTP共存的数据库
- 是支撑Lakehouse服务层的数据库
- 是“速度 + 可靠性 + PostgreSQL生态兼容”的集大成者
📌 最后总结：TigerData = 超级PostgreSQL + AI时代适配引擎
这一切并非重新定义，而是一个清晰承认：
“我们一直是Tiger，现在，我们正式成为Tiger。”
Tiger，是速度与力量的象征。TigerData，将成为 AI 时代下一代数据基础设施的核心。
📣 想试试Tiger的性能？
🧠 关注AI场景落地中的数据瓶颈？
📊 正在构建具备实时反馈能力的系统？
现在就是尝试 TigerData 的最好时机！
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