Atualizações do Amazon Aurora PostgreSQL Limitless Database

Foi adicionado suporte para a ltree extensão. ltreecolunas de tipo de dados não podem ser usadas como chaves fragmentadas em tabelas fragmentadas.

Foi adicionado suporte para a btree_gist extensão no banco de dados Aurora PostgreSQL Limitless. Restrições de exclusão usando o índice GIST não são suportadas. Por exemplo, o comando a seguir não é suportado:

CREATE TABLE zoo (
    cage INTEGER,
    animal TEXT,
    EXCLUDE USING GIST (cage WITH =, animal WITH <>)
);

Desempenho aprimorado da consulta nesses cenários:

Nós de varredura externos assíncronos aprimorados com capacidade de pré-busca.

Maior tolerância a falhas na detecção de impasse.

Corrigido um problema em que os back-ends do banco de dados paravam de responder aos sinais do sistema, o que poderia fazer com que as operações do DROP DATABASE travassem.

Corrigida uma condição de corrida no processamento em segundo plano do log de confirmação (entupimento) que faz com que o tempo de confirmação seja um erro inválido.

Corrigido um problema que poderia causar falhas inesperadas durante as operações automáticas de análise de tabela.

Foram corrigidos vários problemas que poderiam levar a breves períodos de indisponibilidade.

Corrigido um problema de exatidão quando limitless_minimum_adaptive_fetch_size está definido como menor que o valor padrão (100).

Tratamento aprimorado de erros para consultar o atributo tableoide de uma relação no banco de dados Aurora PostgreSQL Limitless, considerando que ele pode ter valores diferentes entre os nós em. DBShardGroup

Corrigido um problema de permissão que pode ocorrer durante o usords_aurora.limitless_active_shard_key. Isso resolve erros de permissão ao recuperar dados.

Foi corrigida uma condição de corrida na operação de entupimento em segundo plano que pode fazer com que o cliente receba o erro de hora de confirmação inválido.

Execução otimizada de funções distribuídas com chave de fragmento de comprimento variável. Anteriormente, os roteadores executavam funções distribuídas, mas agora são executadas localmente em um único fragmento de acordo com a chave de fragmento.

Corrigido um erro ao executar update/delete em tabelas padrão unindo tabelas de referência.

Corrigido um problema em que qualquer usuário podia invocar funções internas ilimitadas específicas.

Corrigido um problema que causava a reversão incorreta da subtransação durante a falha do nó.

Foram corrigidos problemas em que expressões com parênteses aninhados em DEFAULT/CHECK restrições poderiam gerar resultados incorretos.

O Aurora PostgreSQL Limitless Database agora oferece suporte ao Aurora PostgreSQL versão 16.6.

Agora você pode instalar e usar a btree_gin extensão.

O comando DISCARD Data Manipulation Language (DML) é suportado.

Melhor desempenho de consulta com melhores recursos de envio para consultas que incluem tabelas de referência em subconsultas. Esse aprimoramento otimiza a execução de consultas, potencialmente resultando em um desempenho mais rápido para consultas complexas envolvendo junções de tabelas de referência em subconsultas.

Aprimorou o tratamento de erros parapg_advisory_lock. Anteriormente, as tentativas de usar esse recurso incompatível não geravam uma mensagem de erro explícita, o que poderia levar a um comportamento inesperado. Agora, os usuários receberão uma notificação de erro clara ao tentar usarpg_advisory_lock, garantindo maior clareza e evitando consequências não intencionais.

Corrigido um problema em que certos CREATE TABLE comandos ALTER TABLE e falhavam com o erro: Não é possível remover a instrução fornecida.

Corrigido um problema em que um ALTER TABLE comando com uma DEFAULT restrição NOT NULL or falhava quando continha funções inseguras para serem reduzidas a fragmentos (como funções voláteis), exigindo o preenchimento de dados nas linhas existentes.

Definir a rds_aurora.limitless_minimum_adaptive_fetch_size variável pode causar resultados incorretos.

Corrigidos vários problemas que poderiam levar a breves períodos de indisponibilidade.

Corrigido um problema que resultava em resultados incorretos para consultas anti-junção contendo um predicado em uma relação externa.

Foi adicionada a capacidade de compressão para as seguintes funções do sistema:

Tratamento aprimorado de erros pg_advisory_lock no banco de dados Aurora PostgreSQL Limitless. Com essa alteração, você recebe uma notificação de erro clara ao tentar usarpg_advisory_lock.

Corrigido um problema em que adicionar uma expressão com parênteses aninhados nas DEFAULT/CHECK restrições poderia gerar resultados incorretos.

Foi corrigido um problema em que podiam ocorrer impasses no processamento de instruções de Linguagem de Definição de Dados (DDL) durante CREATE INDEX CONCURRENTLY a execução.

Corrigido um problema em que um erro na resolução de impasse distribuído pode bloquear a detecção de impasses distribuídos subsequentes.

Corrigido um problema em que instruções DDL com instruções de linguagem de manipulação de dados (DML) subjacentes (como CREATE TABLE AS ou chamar uma tabela com dados) resultavam em erros se a rds_aurora.limitless_active_shard_key variável fosse usada em uma sessão.

Corrigido um problema em que uma operação de divisão de fragmentos resultava em um erro.

Corrigido um problema em que o rds_aurora.limitless_alter_table_type_sharded procedimento para converter o tipo de tabela em fragmentado falhava se a rds_aurora.limitless_alter_table_type_sharded variável fosse definida.

Foi corrigido um problema na lógica de separação de objetos polimórficos que fazia com que consultas inválidas não produzissem erros quando a conversão implícita dos dados transmitidos fazia com que versões incorretas do objeto fossem usadas.

Um problema pode ocorrer quando parte de uma consulta é convertida em uma condição à esquerda ou anti-junção. Nesses casos, se a relação interna não tiver resultados, uma linha nula será usada.

Pode ocorrer um problema quando a adição de uma coluna com uma DEFAULT restrição NOT NULL or, que contém funções inseguras para serem reduzidas a fragmentos (como funções voláteis), exige o preenchimento de dados nas linhas existentes.

Um problema pode ocorrer quando a lógica de partida para preparar consultas para fragmentos não usa parênteses sempre que possível. Isso pode levar a erros quando COLLATE usado em consultas.