Tech-Paul

install successful

-> % HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:15236 npx @chakra-ui/cli snippet add color-mode
┌ Chakra CLI ⚡️
│
● Adding 1 snippet(s)…
│
◇ Installing required dependencies
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◇ Writing selected snippets
│
▲ Skipping 1 file(s) that already exist. Use the –force flag to overwrite.
│
└ 🎉 Done!

instal fail

npx @chakra-ui/cli snippet add color-mode
┌ Chakra CLI ⚡️
file:///Users/paul.shuai/.npm/_npx/de2e382d70c335ff/node_modules/node-fetch/src/index.js:108
reject(new FetchError(request to ${request.url} failed, reason: ${error.message}, ‘system’, error));
^

FetchError: request to https://chakra-v3-docs.vercel.app/compositions/index.json failed, reason:
at ClientRequest. (file:///Users/paul.shuai/.npm/_npx/de2e382d70c335ff/node_modules/node-fetch/src/index.js:108:11)
at ClientRequest.emit (node:events:520:28)
at emitErrorEvent (node:_http_client:103:11)
at TLSSocket.socketErrorListener (node:_http_client:506:5)
at TLSSocket.emit (node:events:520:28)
at emitErrorNT (node:internal/streams/destroy:170:8)
at emitErrorCloseNT (node:internal/streams/destroy:129:3)
at process.processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:90:21) {
type: ‘system’,
errno: ‘ETIMEDOUT’,
code: ‘ETIMEDOUT’,
erroredSysCall: undefined
}

Node.js v22.8.0

操作方法

对命令行工具进行代理
HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:15236 npx @chakra-ui/cli snippet add color-mode

https 必须为大写字母，小写字母不可以

通过 DBeaver 连接 PostgreSQL 后，左侧导航栏的目录结构会根据 服务端对象 和 系统元数据 自动组织。你提到的 「数据库」「管理员」「系统信息」 是 DBeaver 默认的分组逻辑，具体含义和展开后的目录如下：

1. 数据库（Databases）

• 含义：所有用户创建的数据库（包含默认的 postgres 数据库）。
• 展开层级：

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→ 数据库名（如 postgres）
  → 模式（Schemas）
    → public（默认模式）
      → 表（Tables）
        → 表名（如 users）
          → 列（Columns）
          → 索引（Indexes）
          → 约束（Constraints）
          → 触发器（Triggers）
      → 视图（Views）
      → 函数（Functions）
      → 序列（Sequences）
  → 外部表（Foreign Tables）
  → 物化视图（Materialized Views）

2. 管理员（Administration）

• 含义：与数据库管理相关的系统对象（用户、角色、权限、表空间等）。
• 展开层级：

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→ 用户与角色（Users & Roles）
  → 角色名（如 postgres）
    → 权限（Privileges）
    → 所属成员（Member Of）
→ 表空间（Tablespaces）
  → 表空间名（如 pg_default）
→ 权限（Privileges）
  → 全局权限配置
→ 数据库连接（Database Links）

3. 系统信息（System Information）

• 含义：PostgreSQL 内部的系统元数据（系统表、扩展、配置等）。
• 展开层级：

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→ 系统表（System Tables）
  → pg_catalog（核心系统表）
    → pg_tables（所有表信息）
    → pg_indexes（索引信息）
    → pg_roles（角色信息）
  → information_schema（标准信息模式）
    → tables（表元数据）
    → columns（列元数据）
→ 扩展（Extensions）
  → 已安装扩展（如 pgvector、postgis）
→ 服务器配置（Server Config）
  → postgresql.conf 参数（如 max_connections）
→ 系统函数（System Functions）
  → 内置函数（如 pg_stat_activity()）

关键区别

扩展说明

• 模式（Schemas）：类似命名空间，用于组织表、视图等对象。默认的 public 模式是用户数据的存储位置。
• 系统表（pg_catalog）：存储数据库引擎的核心元数据，例如 pg_class 记录所有表和索引，pg_attribute 记录列信息。
• 扩展（Extensions）：通过 CREATE EXTENSION 安装的功能插件（如 pgvector 提供向量检索）。

通过此目录结构，DBeaver 将 用户数据、管理对象 和 系统元数据 清晰分类，方便开发者快速定位和操作目标对象。

PostgreSQL（简称 Postgre）和 pgvector 是密切相关但又有明显区别的两个技术组件，以下是它们的核心区别与联系：

核心区别

1. 定位与功能
   • PostgreSQL：是开源关系型数据库，专注于结构化数据的存储和管理，支持标准 SQL 和 ACID 事务。
   • pgvector：是 PostgreSQL 的扩展插件，专为向量数据设计，支持高维向量的存储、相似性搜索（如余弦距离、欧氏距离）和索引优化（如 HNSW、IVFFlat）。

2. 数据处理能力
   • PostgreSQL 原生不支持向量运算，需通过扩展实现。
   • pgvector 直接提供向量数据类型（如vector(1536)）和相似性搜索操作符（如<=>余弦距离）。

3. 应用场景
   • PostgreSQL 适用于传统业务系统（如订单管理、用户数据）。
   • pgvector 用于 AI 相关场景（如语义搜索、推荐系统、图像检索）。

核心联系

1. 依赖关系
   pgvector 必须运行在 PostgreSQL 上，通过扩展机制（CREATE EXTENSION vector）集成，继承 PostgreSQL 的事务、安全性和 SQL 接口。

2. 生态互补
   • PostgreSQL 的扩展性允许 pgvector 增强其对非结构化数据的处理能力。
   • pgvector 使 PostgreSQL 能胜任 AI 时代的需求（如 RAG 技术中的向量检索）。

3. 性能结合
   pgvector 利用 PostgreSQL 的索引（如 GIN）和并行查询能力，优化向量搜索性能。

对比示例

总结

PostgreSQL 是通用数据库，而 pgvector 是其针对向量数据的专用扩展。两者结合后，PostgreSQL 可同时处理结构化数据和向量搜索，成为 AI 应用的理想数据平台。若需纯向量数据库的高性能，可评估专用方案（如 Milvus），但 PostgreSQL+pgvector 在兼容性和生态整合上更具优势。