Pigsty v1.4 现已正式发布。全新的模块化架构：四大内置模块 INFRA，NODES，PGSQL，REDIS 可以独立使用并自由组合；新增时序数据仓库 MatrixDB 部署与监控支持；新建设了全球 CDN 加速下载；此外，Pigsty 完成种子轮融资，产品定位与战略进行重大升级，作者表示其也将全职出来投入到此项目中。
公告指出，Pigsty v1.4 中最给力的特性是对底层架构的重大重构，尽管听上去比较枯燥，但这一点确实很重要。
在 1.4 中，整个系统解耦成 4 个独立的模块，可以独立维护，自由排列组合使用。INFRA是Pigsty的基础设施部分，包括监控/告警/可视化/日志/DNS/NTP等公共组件。NODES是主机节点管理模块，PGSQL是PostgreSQL数据库部署管控模块，REDIS是Redis数据库部署管控模块。
全新的 Pigsty v1.4 监控首页
如果你想将Pigsty当作单机的开箱即用的PostgreSQL发行版来使用，那么在一台机器上依次安装 INFRA, NODES, PGSQL 三个模块，就会有一个立即可用的，自我监控管理的数据库实例。
如果你想要一个生产环境的大规模主机监控系统，那么在一台机器上安装INFRA模块，在所有被监控的机器节点上安装NODES模块即可。所有的主机节点会配置有软件源，软件包，DNS，NTP，节点监控，日志收集，DCS Agent这些生产环境所需的组件。纳入Pigsty管理的主机会带有详细的监控信息，并可以用于进一步部署各式各样的数据库模块。
如果你想部署管理大量的PostgreSQL集群，很简单，在这些纳入Pigsty管理的节点上再加装 PGSQL模块即可。您可以一键部署各种各样的PGSQL集群：单实例，一主N从的高可用集群，同步集群，法定人数提交的同步集群，带有离线ETL角色的集群，异地容灾的备集群，延迟复制集群，Citus分布式集群，TimescaleDB集群，MatrixDB数据仓库集群。
如果你想部署并监控管理很多Redis集群，也很简单。只要在Pigsty托管的节点上加装REDIS模块即可。而且后续添加新类型的数据库也更加容易了：KAFKA, MINIO, MYSQL，…… 这些模块都可以用一种类似的方式加入到Pigsty中。一个成功的开源项目离不开开发者的贡献，而简洁优雅的架构，可以极大降低贡献的门槛。
Pigsty 1.4 在模块化上进行了大量的工作。无论是配置项，命名空间，剧本，标签，监控面板，全部按照这四个模块进行分类统筹。例如，下面是按照模块划分的剧本与配置项：
模块化后的剧本与配置参数
PostgreSQL是一个相当全能、相当完美的数据库内核了，但正所谓：红花还需绿叶配，一个好汉三个帮。当组织与数据成长到一定规模后，使用专有数据组件的需求也会随之出现。最典型的两类是：以Redis为代表的缓存，以及以Greenplum为代表的数据仓库。
Redis可以进一步强化业务系统的OLTP处理能力，分担数据库压力，模型简单易用，受到广受开发者的喜爱。而Greenplum则可以显著强化业务系统的OLAP能力，采用与PostgreSQL一致的语言、驱动与接口，将数据分析的量级从几十TB提升到PB乃至ZB的级别。
Redis与Greenplum在两个方向上扩展了PostgreSQL的能力边界，这两者都是PostgreSQL的拍档，经常在一起组合使用。因此，Pigsty在v1.4中提供了对Redis与Greenplum的初步支持。
Redis Overview 面版
不过，Pigsty支持的并不是原生的Greenplum，而是它的一个分支：MatrixDB。Greenplum的正式版本目前仍然是6.x，基于PostgreSQL 9.6内核，有些太老了。而MatrixDB则基于Greenplum 7和PostgreSQL 12内核，还有额外的时序功能支持。因此Pigsty目前使用MatrixDB作为Greenplum的替代实现。
Pigsty v1.4 最得意的一点在于，并没有一个专门的 MATRIXDB 模块，MatrixDB的部署完全复用了 PGSQL 模块。您可以用熟悉的配置参数来配置 MatrixDB。在 Pigsty 看来，一套MatrixDB数据仓库在逻辑上就是N对标准的一主一从PGSQL集群：一个标准的Master集群（Master & Standby），以及很多组散布在多个节点上的Segment集群（Primary & Mirror）。所有PGSQL的面板都可以直接用在MatrixDB上。
PGSQL MatrixDB 面版
专用的Dashboard：PGSQL Matrix用于展示一套MatrixDB的核心监控指标，其他监控面板均复用已有的PGSQL面板。
定义上面的4节点MatrixDB只需要这些配置
监控系统一直以来在Pigsty中扮演着核心角色。在1.4中，Pigsty的监控系统也有着很显著的改进。
Pigsty v1.4 引入了一个全新的功能：节点监控，这也是模块化改造的一个直接成果。这并不是说以前Pigsty没有关于机器节点的监控指标，而是在以前，机器的监控指标是1:1与PostgreSQL实例绑定的。对于一个PostgreSQL数据库发行版来说，这样的设计是没有问题的。但随着Pigsty的发展，这样的设计就开始显得不合时宜了。
NODES Overview面板，提供所有节点的导航
用户可能有各种各样的使用方式与部署策略，例如，在一个节点上部署多个数据库实例，甚至部署多种不同类型的数据库。在这种情况下，合适的做法是把节点的管理与监控单独抽离出来，不与具体的数据库类型绑定。
这样做有两个显著的好处：一是如果用户不需要数据库监控与管理，只需要节点的监控与管理，那么会比以前简单很多；第二是一个节点上可以部署多个甚至多种数据库，并复用同样的节点监控指标数据。任何时候，你只要点击IP地址，就可以跳转到具体的NODES Instance，查看该节点的详情。
曾经的PGSQL Node 现在变为 NODES Instance
节点监控提供了全局概览，集群，以及单个节点三种不同的层次。节点的集群可以配置为默认与PostgreSQL数据库集群保持一致，也可以有独立的身份配置。方便您从不同的角度来透视集群资源。
新增的Nodes Cluster 面板，关注一组节点的聚合指标与集群内的水平对比
虽然Pigsty的定位是开箱即用的PostgreSQL发行版，但其中也包含着主机监控的最佳实践。有些用户根本不care数据库，只是拿Pigsty做主机监控…。
在Pigsty 1.4中，Loki与Promtail日志收集组件升级为整个系统的默认组件。Loki是Grafana出品的日志收集方案，采用与Prometheus类似的标签体系，与PromQL类似的LogQL。是一个轻量化，优雅简洁的日志收集、处理、分析解决方案。经过了一年时间的测试与打磨，现在Loki已经成为了Pigsty的默认组成部分。会实时收集各式各样的日志：节点的syslog, dmesg, cron日志，数据库postgres/pgbouncer/patroni的日志，以及Redis日志。
INFRA板块的 LOGS Instance监控面板，可以实时浏览搜索所有日志。
ELK对于SRE的日志需求过重，其实大家想要的就是一个高效快速的大规模并行GREP，Loki在这件事上干的很出色。
此外，除了节点日志，你也可以从新的INFRA Overview面板，查阅基础设施产生的实时日志数据。
INFRA板块的Overview面板，可以看到基础设施的各项日志
Pigsty v1.4 提供了对新数据库种类的监控支持，但对于经典的PostgreSQL监控也没有落下。在1.4中，大量PGSQL的监控面板进行了调整与重置，最具有代表性的就是PGSQL Cluster面板。
全新的 PGSQL Cluster 监控面板首屏
PGSQL Cluster是Pigsty数据库监控中最核心的监控面板之一，承上启下，用于呈现一个自治数据库集群的关键状态。新的设计隐藏了不必要的信息，聚焦于集群资源。您可以从首屏快速点击集群内的资源对象，前往细分的监控面板：包括节点，实例，负载均衡器，服务，数据库，服务组件。
除了集群资源对象，PGSQL Cluster的首屏只呈现最关键的监控指标，报警事件，集群/实例压力水位。其他细节都隐藏在下面的专题栏中。
成员详情表在默认隐藏的第二栏中
第二个显著改进是新增的 PGSQL Databases 面板。在过去，数据库内监控只关注单个实例内的单个对象。但对于表、索引这样的业务对象，我们更关注的是它们在整个集群内的整体指标。PGSQL Databases面板为此而生。您可以查询某一个数据库在整个集群内的表现，水平对比集群间不同实例的差异：
PGSQL Databases面板：agg(metrics{datname=*}) by (ins)
更重要的是，你可以看到每一张表，每一类查询在集群范围内的汇总视图。例如，你可以查阅一张表或一类查询在集群主库与从库实例上的QPS，或者确认某一个索引在集群不同实例上的使用情况，从而对业务与应用进行有针对性的优化。
库内对象在集群层面的汇总展示：Tables & Queries，点击下钻。
带颜色的TreeMap可以快速反映出两个维度的属性：对于表而言，大小代表表占用的空间，颜色代表表被访问的频次。对于查询而言，大小代表在此查询上耗费的总时长，颜色代表该类查询的平均响应时间。
除了INFRA，NODES，PGSQL，REDIS四个核心模块外，Pigsty Grafana的首页还有一个板块：APP。这是留给用户自己的应用的。任何带有APP和Overview标签的监控面版会被列入Pigsty的面版导航中。Pigsty自带了一个开箱即用的小应用 PGLOG，用来分析PG自身的CSV日志，您可以快速从日志中定位异常，并快速定位跳转到具体连接的详情页。
PGLOG Overview，使用快捷方式快速将日志灌入应用表中分析。
此外，Pigsty还建立一个专用的代码仓库：Vonng/pigsty-app ，用于盛放Pigsty样例应用：https://github.com/Vonng/pigsty-app 。目前的应用包括：
后续将不断添加更多数据应用的样例。
DBEng Trend: 使用权威网站DBEngine流行度趋势数据，预测PostgreSQL什么时候会成为世界上最流行的关系型数据库。
此前Pigsty使用Github作为发布平台，中国大陆访问起来还是比较吃力的。经常需要从百度网盘镜像下载，再手工拷贝到服务器上去。用户的体验就是我们的追求，所以我们又启用了全球CDN加速域名 http://download.pigsty.cc ，朗朗上口，非常好记。例如最新的软件源码包与离线软件包的下载地址分别为：
Pigsty的软件包进行了一次重新梳理与瘦身，从原本的1.3GB压缩至v1.4的940MB。需要安装Greenplum与MatrixDB的用户，单独下载另一个离线软件包 matrix.tgz （338MB）即可。
一键安装是Pigsty的光荣传统。尽管如此，下载一直以来都是最最不让人省心的地方。因此在Pigsty v1.4中提供了专用的下载脚本 download，可用于自动下载并解压可选的软件包 pkg.tgz, matrix.tgz, app.tgz。这个脚本会自动检测您的网络环境是不是在墙内，如果在墙外使用默认的Github Releaes，在墙内则使用腾讯云CDN下载。
当然，download 本身也是 pigsty源码包的一部分，因此官方还提供了一条类似homebrew 的一键安装命令，用来一键下载最新的 pigsty 源码包。于是，现在安装Pigsty的流程如下所示了：
bash -c "$(curl -fsSL http://download.pigsty.cc/get)" # 下载 ./download pkg matrix app # 下载并解压可选的扩展软件包（可选步骤） cd ~/pigsty && ./configure # 配置 make install # 安装
探探是Pigsty最大的用户案例，也始终是第一个吃螃蟹的人。2022年3月份，探探下线了最后一套遗留的旧PostgreSQL数据库 pg.meta.tt，生产环境所有数据库均已迁移至Pigsty，一百套集群全部由Pigsty v1.3.1所托管（监控系统版本为1.4）。所有集群的高可用自动切换也已经启用，历时近两年的数据库飞升项目正式宣告完工。
探探主生产环境的Pigsty部署：240实例13400核的PostgreSQL OLTP集群。
在探探，Pigsty经过了长时间，大规模，高强度，惨无人道的实际生产环境测试。在两年的时间里不断打磨完善，最终演变为今天的样子。在近日的混沌工程演练中，运维随机挑选数据库机器进行多次宕机演练，Pigsty在无人值守的情况下可以自动进行高可用主从/流量切换。从库宕机无业务影响，主库宕机对业务写入影响不超过在1分钟。
一次典型从库宕机现场，读流量迅速由主库承担，业务只有极个别现场查询中断报错，而后立即恢复。
一次典型主库宕机现场。主库宕机30s后，从库被提升新主库，影响30s业务写入请求后自愈。
公告指出，一个篱笆三个桩，一个好汉三个帮。想要做大事，首先要确定的一点就是，谁是我们的敌人，谁是我们的朋友。Pigsty定位了两个潜在的合作伙伴Sealos，Bytebase，准备进行进一步接触。
Sealos是一个很有趣的开源项目，可以把整个运行中的K8s集群打成镜像，然后一键部署到其他地方，Pigsty和Sealos很互补：很多SaaS都是DB + App的方式。有了一个开箱即用的数据库，就差一个开箱即用的应用生态了，把SaaS软件丢进K8s里整体打成镜像，交付什么Gitlab，Jira，Confluence，Odoo，Habour，金蝶啥的就很简单了，拉起来填个数据库连接串全部搞定。
另一个比较关注的项目是ByteBase，这是一个做数据库Schema Migration的工具。用Go开发清清爽爽无依赖，使用PostgreSQL作为后端数据库，又可以用来做PostgreSQL的模式变更管理。那确实是极好的，Pigsty可以用来做ByteBase的Backend Database，ByteBase也可以作为Pigsty的Migrator，预计在下个版本中会添加一个对ByteBase基本的集成与支持。
Pigsty，是Postgres in Graph STYle的缩写，即图形化PostgreSQL的意思，在最初，它是一个针对PostgreSQL开发的专业监控系统。后来，随着各种各样功能的引入（声明式定义，一键部署，高可用PG，自动流量切换，数据分析与可视化组件），Pigsty在1.0的时候，定位调整为“开箱即用的PostgreSQL数据库发行版”。而现在，Pigsty v1.3提供了Redis部署监控的支持，1.4又引入了时序数据仓库MatrixDB监控部署支持。单一的 PG发行版 定位已经限制了Pigsty的想象力与可能性。
Pigsty为DBA留下了两个安全出口：PITR备份与等保安全加固。
作者表示，从长期来看，他希望在 Pigsty 中再添加 Minio，Kafka 支持，让整个产品形成一个以PostgreSQL为核心的整体解决方案，覆盖中小型企业完整生命周期的数据存储需求，打造一个开源的、私有的云数据库管控整体解决方案。关系型数据库PostgreSQL作为核心，缓存Redis强化TP能力，数仓Greenplum/MatrixDB强化大规模数据分析能力，对象存储Minio用于备份管理以及存储图像音视频等数据，消息队列Kafka提供数据总线的能力。通过完备的ETL/CDC支持将这些数据组件融为一体，实现turning the database inside-out！
从短期来看，Pigsty将尽可能充分利用元节点上的CMDB。CMDB模式应当尽快适配多模数据库，命令行工具也应当及时更新，提供类似于云CLI工具的使用体验。多云部署与云厂商适配也应当尽快弄起来。监控面板也有大量的改善空间，包括Catalog数据挖掘与呈现，日志分析与提炼。从可观测性的角度讲，Blackbox黑盒探测与Mtail/Promtail日志衍生指标还有不小的创新空间。数据库模式演化，可以考虑使用开源的解决方案Bytebase。PostgREST的能力也有待进一步发掘。冷备份/PITR是Pigsty留给DBA们的一个安全出口，但也应当准备一个Best Pracetice指南。
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