这周按计划把瀚高数据库（HighGo DB）也跑了一遍，作为基于PostgreSQL内核的国产库，上手之后发现它的优点挺明显的，尤其是在生态兼容性和开发友好度上。最大的感受就是它对标准SQL和PostgreSQL语法的支持特别自然，比如常用的窗口函数、CTE（公用表表达式）甚至JSONB操作这些写起来和Pg几乎没差别，这对熟悉PostgreSQL的人来说几乎是无缝切换，很多原来项目里的复杂查询改都不用改直接就能跑通，省了巨多适配的时间。另外它的扩展性确实灵活，像pg_stat_statements这种性能监控插件、或者PostGIS地理信息模块都能直接用，官方文档里还明确写了支持自己编译C扩展，试了一下加自定义函数的流程也挺顺畅，这种开放生态对需要深度定制的项目来说是个大优势。SQL执行优化器的功底也不错，跑测试时发现即使没建索引，有些关联查询它也能自动选个还不错的执行计划，日志里还能看到EXPLAIN输出的明细，调试起来比某些黑盒子的库要舒心得多。还有就是错误信息的清晰度值得夸，比如外键冲突或者数据类型不匹配时，返回的提示直接指向具体字段和约束名，省得在代码里到处埋日志排查，这点对开发效率提升很明显。
当然缺点也真实存在，核心问题还是性能和易用性的平衡做得不够理想。最头疼的是并发压力下的性能波动，当我用JMeter模拟50个并发用户做批量插入时，响应时间从开始的十几毫秒突然跳到200多毫秒，TPS掉得厉害，用pg_stat_activity一查才发现连接池排队严重，但官方文档对连接池参数的调优建议又比较模糊，自己反复调整max_connections和shared_buffers也没稳定解决。运维复杂度也不低，比如做在线表结构变更（加字段改类型），明明用了ALTER TABLE ... ADD COLUMN这种标准语法，居然还是触发了表锁阻塞写入，最后只能半夜搞；还有一次备库同步突然断了，查pg_replication_slots发现是因为大事务把WAL日志撑爆了，这些坑都得靠经验去填。某些语法细节上也有点轴，虽然整体兼容Pg，但像批量插入的RETURNING子句在瀚高某些版本里居然会报语法错误，得改成多条单插或者用OUTPUT替代（如果他们版本有支持的话），这种突如其来的兼容性断点特别打断开发节奏。监控工具链的成熟度也比不上商业数据库，自带的dashboard只能看CPU/内存这类基础指标，想查慢SQL排行或者锁等待拓扑还得自己拼SQL写查询，不如阿里云的DAS之类整合得顺手。
整体来说瀚高像是个“技术实力派但脾气有点倔”的选手——在标准兼容和深度定制上确实有两把刷子，特别适合对PostgreSQL生态有依赖的场景；但运维上的细碎门槛和性能玄学问题，又要求使用者得是个有Pg经验的“老司机”，不然很容易在线上踩坑。要是能把自动化运维和诊断工具做得更傻瓜点，竞争力能再上一档。