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神话破灭!AI 复刻人类顶级数据库,4.6万测试全过,却被一条SQL打回原形!

CHOICE视讯整理如下:

“如果不确定该选什么数据库,先用 PostgreSQL 准没错。

” PostgreSQL 源于 1986 年加州大学伯克利分校的 POSTGRES 项目,历经近四十年的迭代,因其极致的可靠性、数据完整性、超强扩展性以及对 SQL 标准的高度合规而享誉业界,被誉为“世界上最先进的开源关系型数据库”。

时间来到2026年,AI 编程能力越来越强,一个管理过 PB 级数据的 PostgreSQL 集群的数据库专家Michael Malis,产生了一个大胆的想法: PostgreSQL 已经发展了几十年,历史包袱越来越重。

为什么不借助大模型,把它重新设计一遍?

这件事情不容易,只精通数据库不行,于是他找了一个有 AI 背景的朋友 Jason Seibel, 两人合作,准备大干一场。

经过 3 个月的折腾、4 次大版本迭代、烧掉 10 万美元的 API 费用后,他们终于推出了 pgrust :一个用Rust 重写的 PostgreSQL。

pgrust 发布的成绩单堪称神迹: 完全兼容:基于 PostgreSQL 18.

3,甚至可以直接挂载现有的 Postgres 18.

3 数据目录启动!

满分通关:100% 通过了 PostgreSQL 官方回归测试套件(46,000+ 个测试),连极难搞定的事务隔离测试也全过!

性能狂飙:在 OLTP 事务型负载下比原版快 50%;

在 OLAP 分析型查询下,性能直接飙升 300 倍!

这些数据看起来太厉害了,所以一旦发布,立刻就在HackerNews上掀起了热烈讨论。

AI 真的这么强了吗?

都能写“真正”的数据库了吗?

很快,一位数据库领域的大神出手了。

Andreas Seltenreich 是 SQLsmith 的作者。

SQLsmith 是 PostgreSQL 社区非常著名的 SQL 模糊测试工具。

它不像普通测试那样执行固定 SQL,而是像一个疯狂的机器人:不断随机生成各种复杂、诡异、人类几乎不会手写的 SQL,然后丢给数据库执行。

目的只有一个:拷打数据库,尽量把它搞崩溃。

就在 pyrust 发布后不久,Andreas 开始测试它,仅用一条SQL,就把pyrust打回了原形: SELECT numrange_subdiff(1,1); 在 PostgreSQL 中正常返回 0 但是pyrust 直接返回:Segmentation fault !

进程访问了非法内存,被操作系统强制终止。

这件事情有点儿讽刺,因为 Rust 最大的卖点之一,就是内存安全。

结果一个“以 Rust 内存安全为核心卖点”的数据库,在处理 C 版本 PostgreSQL 可以正常处理的 SQL 时,却发生了内存崩溃。

当然,这不是Rust的问题,这是重写的问题。

0 1 四次“盖新房” 我们来看看 pyrust 是怎么创造出来的, Michael Malis 和 Jason Seibel 的 10 万美元是怎么花掉的。

1.

第一次尝试:拿着说明书盖新房 方法:把PostGreSQL按功能划分,让 AI 为每个子系统进行设计、开发。

刚开始进展非常惊人,很快达到 96% 的 回归测试率。

然而,Rust版本抽象出的数据模型与原版 PostgreSQL C 语言的模型不一致,当推进到最复杂的 Query Planner(查询规划器,约 5 万行核心逻辑) 时,这种隐性矛盾彻底爆发。

拿着一个说明书盖新房,外观功能都一样,但内部墙体管线和老宅不兼容,装不下老宅的中央供暖主机(Planner),砸墙重建成本过高,放弃。

花费:~1600$ 第二次尝试:全量机械翻译 方法:用c2rust这个工具,把PostgreSQL C源码直接转为Rust。

about image

结果非常震撼,两天生成了530 万行 Rust,测试100% 通过,甚至PostgreSQL 扩展也能兼容!

但是代码完全不可维护,转译出来的 530 万行代码中,所有变量和函数参数基本都是 *mut 或 *const 裸指针,并且必须包裹在 unsafe 块中。

把 C 语言里的潜在风险,换了一种方式搬到了 Rust。

相当于把老宅整体搬过来,试图原位把木头一根一根换成钢筋。

结果一动其中一根关键木头(裸指针),整座房子就因为承重依赖全塌了。

花费:成本可忽略 第三次尝试:重新设计 方法:建立一个全新的干净代码库,仅把 c2rust 转译出的代码和 C 源码作为 AI 的“参考蓝本”。

把 Postgres 拆成 ~1000 个 Rust Crate,让 AI 逐个 Crate 重新用纯正的 Safe Rust 从零编写。

构建了AI 技能与动态工作流,让 AI 组团(数十/上百个 Agent 并发)去分工编写、审计和修复各个 Crate。

但是不同的 AI Agent 在独立

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