Go - Tony Bai

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/09/the-most-popular-go-dependency-is

大家好，我是Tony Bai。

在 Go 的世界里，我们每天都在引入各种 import。但你是否想过，整个 Go 生态系统中，究竟哪个包是被依赖次数最多的“基石”？

通常，我们会参考 GitHub Stars 或 Awesome 列表，但这往往带有主观偏差。为了寻找最客观的答案，开发者 Thibaut Rousseau 做了一件疯狂的事：他下载了 Go Proxy 自 2019 年以来的所有模块元数据，构建了一个包含 4000 万个节点、4 亿条关系的巨大图谱。

结果令人大开眼界。

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从“愚公移山”到“巧用代理”

Thibaut 最初的想法很直接：从一个种子项目列表开始，递归地克隆仓库、解析 go.mod。但他很快发现这条路行不通——克隆速度太慢，且严重依赖 GitHub。

于是，他将目光转向了 Go Modules 生态系统的核心枢纽 —— Go Proxy。

index.golang.org：提供了自 2019 年以来所有发布模块的时间流。
proxy.golang.org：提供了每个模块版本的 go.mod 文件。

通过这两个公开 API，他成功地将整个 Go 生态的元数据“搬”到了本地，构建了一个全量的、不可变的本地缓存。

Neo4j：点亮数据之网

面对海量的依赖关系，传统的关系型数据库显得力不从心。Thibaut 选择了图数据库 Neo4j。

节点 (Node)：代表一个具体的 Go 模块版本（例如 github.com/gin-gonic/gin@v1.9.0）。
关系 (Relationship)：代表 DEPENDS_ON（依赖于）。

通过简单的 Cypher 查询语句，复杂的依赖链变得清晰可见。例如，查询一个模块的所有传递性依赖（Transitive Dependencies），在 SQL 中可能需要复杂的递归 CTE，而在 Neo4j 中只需一个简单的 *1.. 语法即可搞定。

数据揭秘：Go 生态的真实面貌

经过数天的处理和导入，这个庞大的图谱终于呈现在眼前。让我们看看数据告诉了我们什么：

1. 绝对的王者：testify

在“被直接依赖次数”的榜单上，github.com/stretchr/testify 以 259,237 次的惊人数量遥遥领先，是第二名的两倍还多。这再次印证了测试在 Go 社区中的核心地位。

紧随其后的是：

github.com/google/uuid (10w+)
golang.org/x/crypto (10w+)
google.golang.org/grpc (9.7w+)
github.com/spf13/cobra (9.3w+)
… …

2. “已归档”库的生命力：pkg/errors

最令人玩味的数据来自 github.com/pkg/errors。尽管这个库多年前就已宣布“归档”（Archived）并停止维护，且 Go 1.13 已内置了类似的错误包装功能，但数据却显示了截然相反的趋势：

它的使用量不降反升！
2019 年仅有 3 个依赖它的模块，而到了 2025 年，这个数字飙升到了 16,001。

这揭示了软件生态中一个残酷的现实：旧习惯难改，且“足够好”的库拥有极其顽强的生命力。 哪怕官方已经提供了替代方案，开发者们依然倾向于使用他们熟悉的工具。

小结

Thibaut 的这个项目不仅仅是一次有趣的数据分析，它为我们观察 Go 生态提供了一个全新的上帝视角。

平均依赖数：Go 模块平均拥有 10 个直接依赖。
数据开源：作者不仅开源了爬虫代码 github.com/Thiht/go-stats，还大方地通过 BitTorrent 分享了 11GB 的 Neo4j 数据库转储文件。

你可以下载这份数据，自己在本地运行 Neo4j，去挖掘更多有趣的洞见。比如，看看你最喜欢的某个小众库，究竟被谁在使用？或者，去探索一下 Go 生态中那些隐秘的“单点故障”？

在这个由 4000 万个节点构成的宇宙中，还有无数的秘密等待被发现。

资料链接：https://blog.thibaut-rousseau.com/blog/the-most-popular-go-dependency-is/

你的依赖清单

testify 的霸榜并不意外，但 pkg/errors 的顽强生命力确实让人深思。在你的 go.mod 中，是否也有那些“虽然已归档，但真的很好用”的库？或者，你有什么私藏的冷门好库推荐？

欢迎在评论区晒出你的“宝藏依赖”！ 让我们一起发现更多 Go 生态的秘密。

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/01/08/databases-in-2025-a-year-in-review

大家好，我是Tony Bai。

数据库领域的“毒舌”，CMU教授 Andy Pavlo 再次发布了他的年度回顾（虽然这次是站在 2026 年初的回望）。2025 年对于数据基础设施是疯狂的一年：PostgreSQL 继续确立其霸主地位，引发了巨头间的收购狂潮；AI Agent 通过 MCP 协议正式接管数据库交互；而 Go 社区熟知的 FerretDB 则陷入了与 MongoDB 的法律泥潭。本文将为你深度梳理这份报告背后的技术趋势与行业信号。

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PostgreSQL 的统治：云巨头的“军备竞赛”

如果说 2021 年 Andy Pavlo 首次提出“PostgreSQL 正在吞噬数据库世界”，那么 2025 年则是这一预言的终极验证。PostgreSQL 不再仅仅是一个选项，它已经成为了行业标准，引发了云巨头之间近乎疯狂的并购与研发竞赛。

核心事件与技术演进

PostgreSQL v18 发布：终于引入了异步 I/O (Asynchronous I/O) 存储子系统，这意味着 Postgres 终于开始摆脱对操作系统页缓存（OS Page Cache）的依赖，向现代化 DBMS 架构迈出了关键一步。此外还增加了对 Skip Scans 的支持。
天价收购案：
- Databricks 以 10 亿美元收购 Neon：Neon 是著名的“Serverless Postgres”开创者，其存算分离架构是现代云数据库的标杆。
- Snowflake 以 2.5 亿美元收购 CrunchyData：为了不甘人后，Snowflake 也迅速补齐了其 Postgres 拼图。
- Microsoft 发布 HorizonDB：作为回应，微软推出了自己的下一代 Postgres DBaaS。

对于后端和 Go 开发者而言，这意味着 PostgreSQL 协议已成为事实上的“通用语”。无论底层是 Aurora、AlloyDB 还是 Neon，应用层都只需通过标准的 pgx 或 lib/pq 驱动进行连接。掌握 Postgres 的深层特性和优化技巧，将成为未来五年内最具价值的技能之一。

MCP：AI Agent 时代的“中间件革命”

2025 年被定义为所有 DBMS 都支持 MCP (Model Context Protocol) 的一年。

什么是 MCP？

MCP 是由 Anthropic 提出，并随后被 OpenAI 采纳的一种标准化客户端-服务器 JSON-RPC 接口。它允许大语言模型（LLM）与外部工具和数据源进行交互，而无需编写定制的胶水代码。

角色定位：MCP 服务器充当了数据库前的中间件。它向 LLM 暴露工具、数据和动作列表。
工作流：LLM (MCP Client) -> MCP Server -> Database Query (SQL)。

Andy Pavlo 指出，除了官方实现外，还有数百个第三方的 MCP Server 实现。这对于 Go 开发者是一个巨大的机会：编写高性能、并发安全的 MCP 中间件是 Go 的拿手好戏。

然而，这也带来了安全隐患。Pavlo 警告说，简单的代理只是将 MCP 请求翻译成 SQL，如果没有深度的内省和防护机制，AI Agent 可能会像“在应用里点了 18,000 杯水”一样，意外地摧毁数据库（比如 DROP DATABASE）。企业级 DBMS 开始内置 AI 防火墙，而开源生态则需要更多像 DBHub 这样提供查询限制和超时保护的中间件。

开源与法律：MongoDB v. FerretDB

这是 Go 社区最需要关注的法律纠纷。FerretDB 是一个用 Go 编写的开源项目，它提供了一个 MongoDB 兼容的代理层，后端使用 PostgreSQL 存储数据。这让用户可以用 Mongo 的驱动操作 Postgres。

诉讼焦点

起因：MongoDB Inc. 向 FerretDB 发出停止侵权函，并在 2025 年 5 月正式提起联邦诉讼。
指控：侵犯专利、版权、商标，以及违反 MongoDB 的文档和线协议规范的许可。MongoDB 特别针对 FerretDB 声称自己是“Drop-in replacement”（直接替换）这一点，认为其不仅误导开发者，还损害了 MongoDB 的声誉。
背景：微软也将其 MongoDB 兼容的 DocumentDB 捐赠给了 Linux 基金会，但这似乎没有引发同样的法律反击，可能是因为巨头间的相互制衡。

警示

这一案件可能会成为 API 兼容性实现的法律判例。对于那些致力于编写“兼容层”或“协议转换器”的 Go 开发者来说，这是一个危险的信号：模仿专有软件的 API 和线协议，可能会面临越来越大的法律风险。

文件格式战争：Parquet 的挑战者们

在数据工程领域，Parquet 格式已经统治了近 15 年。但在 2025 年，为了适应现代硬件（NVMe SSD, GPU）和 AI 负载，新的挑战者涌现。

挑战者联盟：SpiralDB 的 Vortex（已捐赠给 Linux 基金会）、CWI 的 FastLanes、以及学术界的 F3 和 AnyBlox。
核心痛点：现有的 Parquet 生态过于碎片化。Pavlo 的团队分析发现，94% 的 Parquet 文件仍在使用 2013 年的 v1 特性。
未来趋势：F3 格式（由 CMU, 清华大学等合作）提出了一种有趣的思路——在文件中嵌入 WASM (WebAssembly) 解码器。这意味着只要读取端支持 WASM，就可以解析任何自定义编码的数据，无需升级读取器本身。

行业大洗牌：并购与消亡

IBM 的野心：收购了 DataStax ($3B) 和 Confluent (Kafka 商业化公司)，试图在数据流和 NoSQL 领域占据高地。
向量数据库的退潮：随着所有主流 DBMS（Postgres, Oracle, Mongo）都内置了向量索引，单纯的“向量数据库”公司生存空间被挤压。Pinecone 正在寻求被收购，而 MyScaleDB 已经关闭。
GPU 数据库的黄昏：Voltron Data 的倒闭和 HeavyDB 被 Nvidia 收购，似乎宣告了通用 GPU 数据库作为独立商业模式的终结。

总结与展望

Andy Pavlo 的这篇回顾虽然笔调幽默甚至带有讽刺，但其揭示的技术趋势却是严肃的：

架构趋同：存算分离、基于日志的架构（Log-based architecture）已成为云数据库的标配。
AI 融合：数据库不再只是被动存储，而是通过 MCP 和内置向量能力，主动融入 AI Agent 的工作流。
Go 的角色：在基础设施层（Docker/K8s 之后），Go 正在成为连接 AI 与数据的关键胶水语言（MCP Server, Proxy, 协议转换器）。

对于 Gopher 来说，关注 PostgreSQL 的协议生态、学习构建安全的 MCP 服务、并警惕开源协议的法律边界，将是 2025 年（及以后）的重要课题。

资料链接 – Databases in 2025: A Year in Review by Andy Pavlo

你的数据库“军火库”

数据库的世界正在发生剧变。在你的项目中，PostgreSQL 是否已经成为了默认选择？你如何看待 AI Agent 直接操作数据库的未来？

欢迎在评论区分享你的选型思考或对 FerretDB 事件的看法！让我们一起看清趋势，少走弯路。

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