100天跟着CP学PostgreSQL+AI,第22天 : 边缘计算场景：轻量化 PostgreSQL 在 AI 终端的部署

作者介绍：崔鹏，计算机学博士，专注 AI 与大数据管理领域研究，拥有十五年数据库、操作系统及存储领域实战经验，兼具 ORACLE OCM、MySQL OCP 等国际权威认证，PostgreSQL ACE，运营技术公众号 "CP 的 PostgreSQL 厨房"，持续输出数据库技术洞察与实践经验。作为全球领先专网通信公司核心技术专家，深耕数据库高可用、高性能架构设计，创新探索 AI 在数据库领域的应用落地，其技术方案有效提升企业级数据库系统稳定性与智能化水平。学术层面，已在AI方向发表2篇SCI论文,将理论研究与工程实践深度结合，形成独特的技术研发视角。

系列文章介绍

第五阶段 : 高性能 AI 工程实践

主要内容

主题：边缘计算场景：轻量化 PostgreSQL 在 AI 终端的部署

核心内容：PostgreSQL Edge 与传统版本对比 / 离线场景数据同步（双向复制）

实践案例：在智能摄像头中运行实时车牌识别模型（本地数据库存储抓拍数据）

正文

一、引言

在数字化浪潮席卷的当下，边缘计算作为连接物理世界与数字世界的关键纽带，正发挥着越来越重要的作用。AI 终端设备在边缘计算场景中大量涌现，如智能摄像头、智能传感器等，它们产生的海量数据需要高效、可靠的数据管理解决方案。PostgreSQL 作为一款强大的开源关系型数据库，其轻量化版本 PostgreSQL Edge 在 AI 终端的部署为边缘计算场景下的数据处理提供了新的思路。本文将深入探讨 PostgreSQL Edge 与传统版本的对比，以及离线场景下的数据同步问题，并通过在智能摄像头中运行实时车牌识别模型的实践案例，展示其实际应用。

二、PostgreSQL Edge 与传统版本对比

（一）架构与定位

传统 PostgreSQL 是一款功能强大、适用于复杂企业级场景的数据库，支持大规模数据存储、复杂查询和高并发访问。它通常部署在服务器或数据中心，依赖稳定的网络连接和充足的计算资源。

而 PostgreSQL Edge 是专门为边缘计算场景设计的轻量化版本。边缘计算环境中，终端设备通常资源有限，如计算能力、存储容量和电力供应都相对受限，且可能处于离线或网络不稳定的状态。PostgreSQL Edge 针对这些特点进行了优化，具有更小的安装包体积、更低的资源消耗和更便捷的部署方式，能够在 AI 终端等边缘设备上高效运行。

（二）功能特性

轻量化与高效性

PostgreSQL Edge 精简了传统版本中一些在边缘场景下不常用的功能，减少了不必要的系统开销。例如，在事务处理方面，针对边缘设备的单节点或小规模集群场景进行了优化，提高了事务处理的效率，降低了对 CPU 和内存的占用。

在存储方面，采用了更高效的数据存储格式和索引机制，能够在有限的存储容量下存储更多的数据，同时保证数据的读写速度。

离线与边缘自治能力

边缘设备经常面临网络断开或不稳定的情况，PostgreSQL Edge 具备更强的离线处理能力。它支持离线事务处理，在网络中断时，终端设备可以继续进行数据的增删改查操作，待网络恢复后，自动将离线操作的数据同步到中心数据库或其他边缘节点。

传统 PostgreSQL 依赖中心服务器进行管理和协调，而 PostgreSQL Edge 支持边缘自治，能够在边缘节点上独立运行，实现本地数据的自主管理和决策，减少对中心服务器的依赖。

实时性支持

在边缘计算场景中，许多应用对数据的实时性要求很高，如实时车牌识别、工业实时监控等。PostgreSQL Edge 针对实时数据处理进行了优化，提供了更高效的实时查询和数据更新机制，能够快速响应终端设备的实时数据处理请求。

（三）部署与管理

部署便捷性

传统 PostgreSQL 的部署需要考虑复杂的服务器配置、网络设置和安全策略，对于边缘设备来说，操作难度较大。PostgreSQL Edge 提供了简化的部署流程，支持多种边缘设备平台，如嵌入式 Linux 系统、ARM 架构设备等，能够通过简单的命令或脚本快速安装和启动。

此外，PostgreSQL Edge 还支持容器化部署，如通过 Docker 容器进行部署，进一步提高了部署的便捷性和灵活性，能够快速在不同的 AI 终端设备上实现数据库的部署和迁移。

管理轻量化

传统 PostgreSQL 需要专业的数据库管理员进行复杂的管理和维护，包括数据库备份、恢复、性能调优、安全管理等。在边缘计算场景中，终端设备数量众多，分布广泛，难以进行集中式的专业管理。PostgreSQL Edge 简化了管理界面和操作流程，提供了自动化的管理功能，如自动数据备份、自动故障恢复等，降低了对管理员的技术要求，使得边缘设备的数据库管理更加简单高效。

三、离线场景数据同步（双向复制）

在边缘计算的离线场景中，数据同步是确保数据一致性和完整性的关键环节。双向复制是一种常用的数据同步方式，它允许数据在两个或多个节点之间进行双向传输，实现数据的实时同步和更新。

（一）双向复制原理

双向复制基于数据库的日志机制，每个节点在进行数据修改时，会生成相应的事务日志。这些日志记录了数据的变化信息，如插入、更新、删除操作等。通过将事务日志传输到对方节点，并在对方节点上应用这些日志，实现数据的同步。

在离线场景中，当边缘节点与中心节点或其他边缘节点失去网络连接时，各节点可以继续独立处理本地数据操作，并将这些操作记录到事务日志中。当网络连接恢复后，节点之间会自动检测并传输未同步的事务日志，完成数据的同步更新。

（二）实现双向复制的关键技术

日志捕获与传输

需要在每个节点上配置日志捕获工具，实时捕获数据库的事务日志。常用的日志捕获方法包括基于数据库自带的日志接口，如 PostgreSQL 的 WAL（Write-Ahead Logging）日志，或者使用第三方工具进行日志解析。

捕获到的事务日志需要通过网络传输到对方节点。为了保证数据传输的可靠性和效率，通常会采用压缩、加密等技术对日志数据进行处理，并根据网络状况动态调整传输速率。

冲突检测与解决

在双向复制过程中，可能会出现数据冲突的情况，如两个节点同时对同一数据进行修改。为了避免数据不一致，需要实现冲突检测机制，及时发现冲突并采取相应的解决策略。

常见的冲突解决策略包括时间戳优先策略，即比较两个修改操作的时间戳，以时间较新的操作为准；或者应用层自定义策略，根据具体的业务逻辑确定如何处理冲突。

断点续传与容错

由于网络连接可能不稳定，数据传输过程中可能会出现中断。为了保证数据同步的完整性，需要实现断点续传功能，记录数据传输的进度，当网络恢复后，从断点处继续传输未完成的数据。

同时，还需要具备容错机制，当某个节点出现故障时，能够自动切换到备用节点，保证数据同步的持续进行。

（三）PostgreSQL Edge 双向复制优势

PostgreSQL Edge 针对边缘计算的离线场景，对双向复制功能进行了优化和增强。它支持轻量级的日志捕获和传输机制，减少了对边缘设备资源的占用；同时，内置了高效的冲突检测和解决算法，能够快速处理数据冲突，保证数据的一致性。此外，PostgreSQL Edge 还提供了简单易用的配置接口，使得双向复制的部署和管理更加便捷，无需复杂的手动配置和调试。

四、实践案例：智能摄像头中实时车牌识别模型与本地数据库存储

（一）场景介绍

智能摄像头作为典型的 AI 终端设备，在交通监控、停车场管理等领域有着广泛的应用。在实时车牌识别场景中，摄像头需要实时采集图像数据，运行车牌识别模型进行车牌检测和识别，并将抓拍的车牌数据（如车牌号码、抓拍时间、地点、图像等）进行存储和管理。由于摄像头通常部署在户外，网络连接可能不稳定，甚至在某些情况下会处于离线状态，因此需要在本地部署数据库，实现数据的本地存储和离线处理，待网络恢复后再将数据同步到中心服务器。

（二）系统架构

整个系统架构包括智能摄像头硬件、实时车牌识别模型、PostgreSQL Edge 数据库和网络通信模块。智能摄像头硬件负责采集图像数据，并将图像传输给实时车牌识别模型进行处理。识别模型输出车牌识别结果后，将数据存储到本地的 PostgreSQL Edge 数据库中。网络通信模块负责在网络连接正常时，将本地数据库中的数据同步到中心服务器，同时接收中心服务器的指令和更新数据。

（三）PostgreSQL Edge 部署步骤

环境准备

智能摄像头运行的是嵌入式 Linux 系统，首先需要确保系统具备基本的开发环境，如 GCC 编译器、Make 工具等。

下载 PostgreSQL Edge 的安装包，根据摄像头的硬件架构（如 ARM 架构）选择对应的版本。

安装 PostgreSQL Edge

解压安装包，进入解压后的目录，执行配置命令：./configure --prefix=/usr/local/pgsql-edge，指定安装路径。

执行编译和安装命令：make && make install，等待安装完成。

初始化数据库

安装完成后，初始化数据库集群：/usr/local/pgsql-edge/bin/initdb -D /data/pgsql-edge/data，指定数据存储目录。

启动数据库服务：/usr/local/pgsql-edge/bin/pg_ctl -D /data/pgsql-edge/data -l logfile start。

创建数据库和表

CREATE TABLE抓拍数据 (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    license_plate_number VARCHAR(20) NOT NULL,
    capture_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    location VARCHAR(50),
    image_data BYTEA
);

使用 psql 客户端连接到数据库：/usr/local/pgsql-edge/bin/psql -d postgres -U postgres。

创建用于存储抓拍数据的数据库：CREATE DATABASE license_plate_db;。

切换到新创建的数据库：\c license_plate_db;。

创建抓拍数据表，表结构如下：

（四）实时车牌识别模型与数据库交互

模型部署

实时车牌识别模型可以采用深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 进行训练，训练完成后，将模型转换为适合在边缘设备上运行的格式，如 TensorFlow Lite、ONNX 等。

将模型文件部署到智能摄像头中，通过编程语言如 C++、Python 调用模型进行车牌识别。

数据存储代码示例（Python）

import psycopg2
from psycopg2.extensions import register_adapter, AsIs
import numpy as np
# 注册numpy数据类型适配器
def addapt_numpy_float64(numpy_float64):
    return AsIs(numpy_float64.item())
def addapt_numpy_int64(numpy_int64):
    return AsIs(numpy_int64.item())
register_adapter(np.float64, addapt_numpy_float64)
register_adapter(np.int64, addapt_numpy_int64)
# 连接到PostgreSQL Edge数据库
conn = psycopg2.connect(
    dbname="license_plate_db",
    user="postgres",
    password="password",
    host="localhost",
    port="5432"
)
cur = conn.cursor()
# 模拟车牌识别结果
license_plate_number = "京A12345"
capture_time = "2025-05-15 10:00:00"
location = "北京市朝阳区"
image_data = b'image_bytes_data'  # 实际为图像的二进制数据
# 插入数据到数据库
insert_sql = """
INSERT INTO抓拍数据 (license_plate_number, capture_time, location, image_data)
VALUES (%s, %s, %s, %s);
"""
cur.execute(insert_sql, (license_plate_number, capture_time, location, image_data))
conn.commit()
# 关闭数据库连接
cur.close()
conn.close()

（五）离线数据同步实现

在智能摄像头处于离线状态时，本地的 PostgreSQL Edge 数据库继续存储抓拍数据。当网络恢复后，需要将离线期间存储的数据同步到中心服务器的数据库中，同时接收中心服务器可能的更新数据，实现双向同步。

配置双向复制参数

在中心服务器和智能摄像头的 PostgreSQL Edge 数据库中，分别配置复制相关的参数，如 wal_level 设置为 replica，max_replication_slots 设置合适的值等。

在中心服务器上创建复制用户，并授予相应的权限。

启动复制进程

在智能摄像头端，启动复制客户端，连接到中心服务器，建立复制通道。

复制进程会自动检测本地未同步的事务日志，并将其传输到中心服务器，同时接收中心服务器的事务日志，应用到本地数据库，实现数据的双向同步。

五、总结与展望

PostgreSQL Edge 作为一款专为边缘计算场景设计的轻量化数据库，在 AI 终端的部署中具有显著的优势。通过与传统版本的对比，我们可以看到它在资源效率、离线能力和实时性支持等方面的优化。在离线场景的数据同步中，双向复制技术保证了数据的一致性和完整性。通过智能摄像头中实时车牌识别模型的实践案例，展示了 PostgreSQL Edge 在实际边缘计算场景中的应用可行性。

随着边缘计算技术的不断发展，AI 终端设备的数量和种类将越来越多，对数据管理的需求也将更加多样化和复杂化。未来，PostgreSQL Edge 有望进一步优化，与更多的边缘计算技术和 AI 算法深度融合，为边缘计算场景提供更强大、更便捷的数据解决方案。同时，在数据安全、隐私保护等方面也需要不断加强，以满足不同行业和场景的需求。