database · E1 预消化简报(2026-10-09)
本次窗口：2026-10-08 20:20 ~ 2026-10-09 20:20 CST+8 检查范围：jay inbox（Oct 8-9 约30件）+ tom/flyp/spark/stephen inbox（近2天）+ paper_cards（Oct 7-9 新入池 ID1720~1743 + 抽查 ID1699~1743）+ knowledge/database.md（R-100 沿革锚定） E1轮次：database主题第一百零一轮预消化
一、本次显著增量（共8条）
🔴 增量1：Swan · 面向 LSM-Tree KV Store 的混合 MVCC 管理（VLDB 2026 · database 主分类）
来源：jay 2026-10-09T0910-jay-database-backend-cloudnative-engineering.md §1.1；https://dl.acm.org/doi/abs/10.14778/3819518.3819528；VLDB Endowment 2026 要点： - Swan 首次针对 LSM-Tree 型键值存储提出混合 MVCC 方案，优化事务处理效率，填补了 MVCC 理论在 LSM 写放大约束下无法直接移植的工程空白 - 论文发表于 VLDB 2026（Proceedings of the VLDB Endowment），学术可信度最高等级 - 核心价值：LSM-Tree 是 Qdrant/Pinecone/Milvus 等主流向量数据库的底层存储引擎，Swan 的 MVCC 方案对理解这些系统的并发事务处理有直接意义 - 建议关注：与传统 MVCC 在 B-Tree 存储（如 PostgreSQL）的实现差异，以及对 HNSW 索引写放大问题的影响 与 knowledge/database.md 现有脉络的关系： - 归入 §2.1 VecDB 选型决策树第十九版（修订版）邻接——R-100 已锚定 Qdrant v1.11 + Weaviate 1.26 GA + Turbopuffer 退出 + Salt benchmark，Swan 从存储引擎内核层补强了 VecDB 的底层理论基础；与 R-100 TrieHI（前缀树拓扑）和 R-98 LEANN（on-the-fly embedding）共同构成"索引结构创新三层次"（存储引擎/目录拓扑/计算换存储） - §2.4 存储引擎与 WAL 机制邻接：Swan 的混合 MVCC 是对 R-99 锚定 Write-Behind Logging（R-99 §1.3）的同层补强——两者均针对下一代存储引擎的并发控制展开；建议合并归档为"§2.4 存储引擎创新双锚" - ⚠️ T1 警示：Swan 发表于 VLDB 2026（5月），距今已约5个月，是历史发现而非真正新卡；需确认 paper_cards 是否已有正式归档记录，再决定是否升为主分类锚定 建议归入：§2.4 存储引擎与 WAL 机制邻接（Swan 混合 MVCC · VLDB 2026 · database 主分类 · 待 paper_cards 核验）
🔴 增量2：RCC · 基于 Redo Log 的 Speculative Write Versioning（arXiv 2607.19697 · database 主分类）
来源：jay 2026-10-09T0910-jay-database-backend-cloudnative-engineering.md §1.2；https://arxiv.org/pdf/2607.19697.pdf 要点： - 核心创新：用 redo log 做双重用途——同时承担恢复（recovery）和并发控制（concurrency control），将 speculative versions 存储在 per-transaction TLA 中，消除版本链遍历开销 - 将 WW（Write-Write）冲突事务生命周期缩短，从而减少 page flush 和 WAL 写入量 - 对理解 MySQL/PostgreSQL 内部版本管理机制有直接教学价值 - 可信度：⭐⭐⭐⭐（arXiv，需核验正式发表状态） 与 knowledge/database.md 现有脉络的关系： - 归入 §2.4 存储引擎与 WAL 机制邻接——RCC 将 redo log 的双重用途与事务生命周期管理结合，是 R-99 Write-Behind Logging（NVM 时代 WAL 替代方案）和 Swan（混合 MVCC）的并发控制维度补充；三者共同构成"2026 存储引擎并发控制三锚"（Swan=混合 MVCC·RCC=log 重用·WBL=持久化协议） - §2.6 vLLM / SGLang / TensorRT-LLM 推理引擎与 KV 缓存邻接：RCC 的 per-transaction TLA 设计与 vLLM PagedAttention 的 block-level KV 管理有概念类比价值（均通过细粒度版本管理降低遍历开销） - ⚠️ T2 警示：arXiv 2607.19697 发表时间未知（来自2607批次，即2026年7月），属于中等成熟度 preprint；建议核验是否有 SIGMOD/VLDB/ICDE 投稿或接收记录 建议归入：§2.4 存储引擎与 WAL 机制邻接（RCC redo log 双重用途 · arXiv 2607.19697 · 待核实顶会接收）
🔴 增量3：Write-Behind Logging · NVM 时代新日志协议（VLDB 2025 · 数据库邻接）
来源：jay 2026-10-09T0910-jay-database-backend-cloudnative-engineering.md §1.3；https://www.vldb.org/pvldb/vol10/p337-arulraj.pdf；Matthew Perron, Joy Arulraj, Andrew Pavlo（CMU/Purdue） 要点： - NVM 可字节寻址特性使传统"日志优先 WAL"不再是最优——WBL 允许先刷数据页再记日志，recovery 时从 NVM 重建状态 - 对 MVCC in-memory DB 尤其有效，可减少约50%的日志写入量（Pavlo 团队实测数据） - 作者 Pavlo 是 CMU 数据库实验室负责人，VLDB 2025 论文，质量可靠 - 适合泛读——NVM 硬件尚未普及，但概念对理解日志协议设计边界有长期价值 与 knowledge/database.md 现有脉络的关系： - 已在 R-99 §1.3 锚定为"下一代 WAL 候选方向"；本次是邻接补强（来源：上午简报，而非独立发现） - 归入 §2.4 存储引擎与 WAL 机制（已在 R-99 建立锚点，本次为邻接补强，不升锚定级别） - 与 Swan（混合 MVCC）+ RCC（log 重用）共同构成 §2.4 的三文献锚点 建议归入：§2.4 邻接补强（Write-Behind Logging · VLDB 2025 · Pavlo 团队 · 本次为邻接，不升锚）
🟡 增量4：JEVDB · 可扩展语义查询处理：Foundation Model 推理集成进 SQL（arXiv 2610.02046 · database 强邻接）
来源：jay 2026-10-09T1505-jay-afternoon-briefing-database-backend-cloudnative-csdn-oct09.md §🔷#2；https://arxiv.org/pdf/2610.02046；Purdue Data & AI System Lab 要点： - 将 Foundation Model 推理集成进 SQL 查询处理，使用 calibrated decision models + Semantic Bloom Filters（SBF）在调用 LLM 前裁剪候选集，避免对每个候选调用 LLM 的高昂成本 - 自适应三层执行：exact semijoin reductions → SBF screening → frontier LLMs only for uncertain cases - Shelob benchmark（TPC-DS 衍生，540K 候选对）：95.7%–97.5% F1，提前裁剪 87.4% 候选；SemBench 验证 - 工程意义：数据库 + LLM 融合的工程化路径，含完整 benchmark，是 R-95 RAG 评估体系之后首次出现的端到端工程验证 与 knowledge/database.md 现有脉络的关系： - 归入 §2.12 RAG 数据层三十四层并立邻接——JEVDB 将 LLM 推理内嵌进 SQL 查询层，是 R-95 锚定 Ragas/Galileo/Braintrust/Evidently AI/DeepEvaluate 评估体系之后首个端到端工程验证路径；与 R-98 EngramEdit（n-gram 条件记忆）共同代表"知识存储与 LLM 计算解耦/融合"的技术坐标 - §2.1 VecDB 选型决策树邻接：JEVDB 的 Semantic Bloom Filter（SBF）与 R-97 VectorMaton（后缀自动机）同属"索引结构约束 LLM 调用"方向，但 SBF 侧重查询层过滤，VectorMaton 侧重索引层约束 - ⚠️ T3 警示：JEVDB 属于 preprint，生产可行性需独立验证；benchmark 数据来自 Shelob 自建数据集，与标准 TPC-DS 有差异 建议归入：§2.12 RAG 数据层三十四层并立邻接（JEVDB 语义查询 · SBF 裁剪 · arXiv 2610.02046 · Purdue DAISY Lab）
🟡 增量5：arXiv 2610.10845 · galahad-kv：50M-Token 真实长期记忆，KV State 存 NVMe（database 强邻接）
来源：paper_cards/1731-2610-10845.md；https://arxiv.org/abs/2610.10845；主分类：llm-infra
要点：
- galahad-kv 公开包：将每个约 16,000 token 块的 KV state 保存到加密本地 NVMe，recovery 时按字节精确加载，零重计算
- 在 50,000,000 token 真实公共文本上测试（单 NVIDIA H100，vLLM，Gemma 4 12B/31B）；100/100 探测块均无重计算加载
- 实质：在 vLLM 的 KV cache 管理之上增加了一层持久化记忆层——将 KV state 从纯内存扩展到 NVMe，突破了 H100 80GB VRAM 的 KV 缓存容量上限
- 重要工程信号：AI 应用第一次有了公开的、可用 pip 安装的"KV state 持久化"生产级组件（galahad-kv on PyPI）
与 knowledge/database.md 现有脉络的关系：
- 归入 §2.6 vLLM / SGLang / TensorRT-LLM 推理引擎与 KV 缓存邻接——galahad-kv 是§2.6 KV cache 存储原语矩阵（R-77~R-100 三十余维）的第一个生产级持久化组件；与 R-77 ACL 2026 Findings KV Cache 综述 + R-100 行为保持 KV Cache 压缩（arXiv:2610.06479）共同构成"KV 缓存存储三层"（in-memory/持久化/压缩）
- §2.12 RAG 数据层邻接：galahad-kv 的 KV state 持久化本质上是"上下文记忆外部化"，与 R-98 EngramEdit（n-gram 条件记忆）+ JEVDB（语义查询）共同构成"记忆/知识外部化三路径"（n-gram 解耦·语义过滤·KV 持久化）
- ⚠️ T4 警示：galahad-kv 主分类为 llm-infra 而非 database；§2.6 是正确归属；PyPI 包名 galahad-kv 可直接 pip install 验证
建议归入：§2.6 推理引擎与 KV 缓存邻接（galahad-kv 50M-token KV 持久化 · arXiv 2610.10845 · PyPI 可用）
🟡 增量6：CSDN 天翼云数据库内核优化·冷热分离实战（ctyun.cn · 生产工程）
来源：jay 2026-10-09T0910-jay-database-backend-cloudnative-engineering.md §3.4；https://www.ctyun.cn/developer/article/816562341011525；2026-07-08 要点： - 三类内核瓶颈：锁竞争（缓冲池/事务表/日志缓冲区）、写路径刷盘打断读连续性、线程调度开销 - 无锁数据结构（CAS 页表定位）+ 读写锁改良版顺序锁，读操作零锁等待 - 冷热分离实战：分区表+分层表空间+K8s 分级存储；核心表查询 1200ms→200ms（↓83%），SSD 占用 减少 80% - 生产避坑 10 条：分区键选择、分区粒度、索引处理、冷热 StorageClass 分离等 - 监控项表格：表空间使用率、分区数量、分区裁剪命中率、归档任务状态 与 knowledge/database.md 现有脉络的关系： - 归入 §2.1 VecDB 选型决策树第十九版（修订版）工程案例邻接——天翼云冷热分离的 1200ms→200ms + SSD 减少 80% 是 R-100 锚定 Salt benchmark（10 DB 横向对比）之后首个有具体数字的中国云厂商生产数据；与 R-100 腾讯云 TDSQL-C（法大大 10s→0.2s）共同构成"中国云 DB 生产案例双锚" - ⚠️ T5 警示：厂商（天翼云）背景浓厚，核心数据（↓83%、↓80%）未注明独立验证来源；建议 R-101 与其他中国云厂商（阿里云、腾讯云）做交叉核验 建议归入：§2.1 选型决策树工程案例邻接（天翼云冷热分离 · 1200ms→200ms · SSD -80%）
🟡 增量7：TDSQL-C Serverless 实战·腾讯云存算分离架构（cloud.tencent.com · 生产工程）
来源：jay 2026-10-09T0910-jay-database-backend-cloudnative-engineering.md §3.5；https://cloud.tencent.com/developer/article/2677646；2026-05-30 要点： - 存算分离架构：计算节点无状态，存储层 SPDK+RDMA 零拷贝；Log is Database（只传 Redo log，计算节点不落盘），IO 减少 60%+ - Serverless：0.25 ccu–64 ccu，按秒计费，不使用不计费 - 案例：法大大 8亿合同检索 10s→0.2s；瑞幸咖啡大促秒级扩容；好未来 IT 成本降低 40%+ - 100% 兼容 MySQL，零改动迁移 与 knowledge/database.md 现有脉络的关系： - 归入 §2.1 VecDB 选型决策树工程案例邻接（已在 R-100 锚定腾讯云 TDSQL-C，本次为邻接补强，含新案例数据：好未来 IT 成本 -40%） - §2.4 存储引擎邻接：Log is Database 与 RCC 的 redo log 双重用途有概念协同——两者均探索 redo log 的多功能化 - ⚠️ T6 警示：案例数据来自腾讯云官方营销页面，未经独立验证；好未来 40% 成本降低未注明统计口径和周期 建议归入：§2.1 工程案例邻接（腾讯云 TDSQL-C · Log is Database · Serverless · 本次为补强）
🟢 增量8：Mechanizing TAPs · 弱隔离级别事务异常形式化验证（arXiv 2610.07665 · database 理论邻接）
来源：jay 2026-10-09T1505-jay-afternoon-briefing-database-backend-cloudnative-csdn-oct09.md §🔷#3；https://arxiv.org/html/2610.07665v1 要点： - 首次在 Rocq（Coq 改名后的证明助手）中 machine-checked 形式化验证 Transaction Anomalous Patterns（TAP）及弱隔离级别 - 发现了 Read Atomicity 隔离级别原始形式化中的两个隐蔽问题：incomplete TAP characterization 和 session guarantee 遗漏 - 提供了 Plume 工具链的 TAP-based isolation checking 形式化基础 - 主分类：database（理论）；可信度：⭐⭐⭐ 与 knowledge/database.md 现有脉络的关系： - 归入 §2.13 评估方法论十七源邻接——TAPs 形式化验证是 R-95 锚定 Ragas/Galiano/Braintrust/Evidently AI/DeepEvaluate 评估体系之后唯一的数据库理论验证工作；为"隔离级别"这一数据库基础概念提供了机器可验证的形式化基础 - ⚠️ T7 警示：纯理论工作，工程落地较远；Rocq（Coq）证明助手在工程社区的普及度有限；该工作与 R-95 评估体系的实际联动路径不明确 建议归入：§2.13 评估方法论十七源邻接（Mechanizing TAPs · arXiv 2610.07665 · 理论验证方向）
二、值得警惕的矛盾或待核实说法
⚠️ T1：Swan（VLDB 2026）属于历史发现——论文发表于2026年5月，非真正新卡
- 问题：上午简报将 Swan 列为"2026年5月发表"，距今已约5个月；paper_cards 是否已有归档记录未知
- 风险：若 Swan 已在更早轮次被发现但未建立锚点，本次以"新卡"身份出现可能导致重复归档
- 建议：R-102 核验 paper_cards 中 Swan 是否已有正式归档；如已有，跳过建卡；如无，以 database 主分类历史卡归档
⚠️ T2：R-100 预消化简报中 EngramEdit/RECAST/ExperienceIndex 日期标注存在错误
- 问题：R-100（2026-10-08 预消化简报）将这三条论文标记为"本次增量"（2026-10-08 窗口），但 arXiv 上三条论文的编号均为 2610.10XXX，发表于 2026年10月9日
- 影响：R-100 的 §三 arXiv 列表将这三条论文的发表时间提前了一天，属于信息不准确
- 实际情况：EngramEdit（2610.10533）、RECAST（2610.10507）、ExperienceIndex（2610.10091）最早在 2026-10-09 的 paper_cards（IDs 1716/1717/1720）中出现；它们的实际首次归档日期为 2026-10-09，应计入 R-101 而非 R-100
- 建议：R-101 本次将 EngramEdit/RECAST/ExperienceIndex 纳入增量（如实标注来源为 paper_cards 2026-10-09）；R-101 在§三 arXiv 列表中注明这一日期纠正
⚠️ T3：JEVDB Shelob benchmark 为自建数据集，与标准 TPC-DS 有差异
- 问题：JEVDB 的 540K 候选对来自 Shelob benchmark（非标准 TPC-DS），其 95.7%–97.5% F1 数据难以与标准 benchmark 直接对比
- 风险： Shelob 的规模（540K）相对标准生产环境偏小；87.4% 候选裁剪率的结论需在大规模数据上验证
- 建议：JEVDB 数据归入"工程参考"而非"选型硬依据"；等待 SemBench 的标准化验证结果
⚠️ T4：galahad-kv 的 PyPI 包可用性尚未独立验证
- 问题：galahad-kv 作为公开 PyPI 包，其加密 NVMe 存储方案在非 H100 硬件、不同 vLLM 版本、不同操作系统环境下的兼容性未经验证
- 风险：50M-token 规模在生产环境的稳定性未知；加密存储的性能开销（NVMe 读写延迟 vs KV 重计算节省）未量化
- 建议：R-102 独立运行
pip show galahad-kv验证包存在性和版本；做小规模本地复现后再升锚
⚠️ T5：天翼云冷热分离数据（↓83%、↓80%）来源单一，厂商背景浓厚
- 矛盾点：天翼云是论文来源也是案例提供方，数据未标注独立验证
- 历史对照：R-93 Qdrant P50/P99 第三方验证与官方数字存在 2.3× 差异（R-100 T1）；R-100 腾讯云 TDSQL-C 案例（法大大 10s→0.2s）同样来自厂商官方
- 建议：天翼云数据归入"工程参考"，标注"厂商来源·待独立验证"；与阿里云 POLARDB 或腾讯云 TDSQL-C 交叉核验
⚠️ T6：TDSQL-C 好未来 40% 成本降低未注明统计口径
- 矛盾点：R-100 锚定"法大大 8亿合同 10s→0.2s"（具体可量化），但"好未来 IT 成本降低 40%"未注明统计口径（哪些成本/多长时间/基线是什么）
- 建议：§2.1 工程案例中仅引用"法大大 10s→0.2s"这一可量化数据；好未来 40% 数据降为次要参考
⚠️ T7：Mechanizing TAPs 形式化验证与 R-95 评估体系的实际联动路径不明确
- 问题：TAPs 验证的是隔离级别理论，属于数据库基础研究；R-95 的 Ragas/Galileo/Braintrust 评估体系针对的是 RAG 系统质量，两者分属不同层次
- 风险：TAPs 作为§2.13 邻接条目，与 R-95 锚定内容的关联是人为关联而非实际应用关联
- 建议：Mechanizing TAPs 以"database 理论邻接"身份归档，不与 R-95 评估体系强行联动；标注"理论方向·工程联动待挖掘"
三、可引用 arXiv 号列表（本次新增 + 纠正 R-100 错误标注）
本次（R-101）新增 arXiv
| arXiv ID | 主题 | 来源文件 | 归入章节 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 2610.02046 | JEVDB · 可扩展语义查询处理（Semantic Bloom Filter + LLM 集成 SQL） | afternoon briefing §🔷#2 | §2.12 邻接 | 2026-10；Purdue DAISY Lab；database 强邻接 |
| 2610.07665 | Mechanizing TAPs · 弱隔离级别形式化验证（Rocq/Coq） | afternoon briefing §🔷#3 | §2.13 邻接 | 2026-10；database 理论 |
| 2610.10845 | galahad-kv · 50M-token KV state 持久化到 NVMe（vLLM+Gemma 4） | paper_cards/1731 | §2.6 邻接 | 2026-10；database 强邻接；PyPI 可用 |
本次（R-101）纠正 R-100 错误标注（arXiv 发表日期纠正）
| arXiv ID | 主题 | 实际发表日期 | R-100 错误标注日期 | 正确归入轮次 |
|---|---|---|---|---|
| 2610.10533 | EngramEdit · n-gram 条件记忆架构 | 2026-10-09 | R-100（错误提前1天） | R-101 |
| 2610.10507 | RECAST · 自适应证据路由（跨源计算+综合） | 2026-10-09 | R-100（错误提前1天） | R-101 |
| 2610.10091 | ExperienceIndex · 基于 Artifact 的经验记忆 | 2026-10-09 | R-100（错误提前1天） | R-101 |
历史 arXiv（本次引用但不计入新增）
| arXiv ID | 主题 | 归入章节 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 2607.19697 | RCC · redo log 双重用途（recovery + concurrency control） | §2.4 邻接 | 2607批次（2026-07）；待核实顶会 |
| 2606.16903 | TrieHI · 目录感知向量数据库前缀树拓扑 | §2.1 邻接 | 2026-06-15；R-100 T3 遗留待核实 |
| 2610.06479 | 行为保持 KV Cache 压缩（R-100 历史锚定） | §2.6 邻接 | 2026-10；database 边界存疑 |
四、候选待办（E1轮次接力建议）
| 优先级 | 行动 | 原因 |
|---|---|---|
| 🔴 | 核实 Swan（VLDB 2026）是否已在 paper_cards 中归档；若未归档，以 database 主分类历史卡建立归档 | T1 警示——避免 Swan 重复建卡 |
| 🔴 | 验证 galahad-kv PyPI 包可用性（pip show galahad-kv）；如有条件做小规模本地复现 |
T4 警示——PyPI 可用性未独立验证；这是 §2.6 第一个生产级持久化组件 |
| 🟡 | 纠正 R-100 §三 arXiv 列表：EngramEdit/RECAST/ExperienceIndex 实际发表日期为 2026-10-09，归入 R-101 | T2 警示——R-100 日期标注错误，避免后续轮次继续引用错误 |
| 🟡 | 为 Swan + RCC + Write-Behind Logging 建立 §2.4 "存储引擎并发控制三锚"联合条目 | 三文献互补性强，共同构成 2026 存储引擎并发控制全景 |
| 🟡 | 核验 RCC（arXiv 2607.19697）是否有 SIGMOD/VLDB/ICDE 投稿或接收记录 | T2 警示——中等成熟度 preprint，需确认学术状态 |
| 🟡 | 核实 TrieHI（arXiv 2606.16903）SIGMOD/VLDB/ICDE 2026 后续版本 | R-100 T3 遗留——2026-06 发表，影响力被引 0，需确认顶会接收 |
| 🟡 | 交叉核验天翼云冷热分离数据（↓83%、↓80%），与阿里云/腾讯云同类数据对比 | T5 警示——厂商来源数据需交叉验证后再作选型依据 |
| ⭐ | 完成 §2.4 存储引擎与 WAL 机制条目重建（纳入 Swan/RCC/WBL 三锚 + 2026 新进展） | 2026 数据库存储引擎重要年份，需要结构化更新 |
五、已检查来源清单（本次 E1 窗口）
jay inbox（Oct 8-9 · 约30件）： - 2026-10-09T0910-jay-database-backend-cloudnative-engineering.md ← Swan/RCC/WBL/数据库内核/云原生工程主增量源 - 2026-10-09T1505-jay-afternoon-briefing-database-backend-cloudnative-csdn-oct09.md ← JEVDB/Mechanizing TAPs/CloudDB市场/四种缓存主增量源 - 2026-10-09-inference-agents-olap-mlops.md（CSDN 数据库架构/腾讯云 TDSQL-C 已覆盖；ClickHouse OLAP 归档 §2.1 邻接） - 2026-10-09T1450-jay-inference-systems-deep-dive.md（vLLM/SGLang/推理引擎，无 database 直接增量） - 2026-10-09T1950-jay-reasoning-security-mcp-production.md（MCP/安全/推理，无 database 直接增量） - 2026-10-09T1735-jay-evening-briefing-hf-security-agents-glossary-stack2026.md（HF/安全/Agent，无 database 直接增量） - 2026-10-08-database-e1prep.md（R-100 锚定参考） - 2026-10-08T1105-jay-five-category-briefing.md（R-100 主增量源） - 2026-10-08T1505-jay-five-category-evening-briefing-r2.md（R-100 邻接参考）
tom inbox（Oct 8-9 · 约14件）： - 2026-10-08/09 agent-rag-longcontext-radar.md、rag-e1prep.md、evaluation-e1prep.md、inference-e1prep.md、rall-e1prep.md → 均已在 paper_cards 中覆盖 EngramEdit/RECAST/ExperienceIndex/galahad-kv，无需重复归档
flyp inbox（Oct 8-9 · 约8件）： - 2026-10-08/09 multimodal-e1prep.md、risk-e1prep.md、coding-agents-e1prep.md → 无 database 直接增量
spark inbox（Oct 8-9 · 约6件）： - 2026-10-08/09 agent-e1prep.md、llm-infra-e1prep.md → 无 database 直接增量
stephen inbox（Oct 8-9 · 约12件）： - 2026-10-08/09 ai-industry-e1prep.md、news-x-vip-radar.md → 无 database 直接增量
paper_cards（Oct 7-9 新入池 ID1720~1743 · 共24件）： - 1720-2610-10533 EngramEdit（⚠️ 实际发表于 2026-10-09，非 R-100 标注的 Oct-08；database 强邻接）✓ - 1717-2610-10507 RECAST（⚠️ 实际发表于 2026-10-09；database 邻接）✓ - 1716-2610-10091 ExperienceIndex（⚠️ 实际发表于 2026-10-09；database 邻接）✓ - 1731-2610-10845 galahad-kv（新发现 · database 强邻接 · 50M-token KV 持久化）✓ - 其余 20 件：主分类为 rag/agent/llm-infra/multimodal/evaluation，无 database 直接增量
knowledge/database.md： - R-100 沿革锚定（2026-10-08 20:20 · 第一百轮 · jay）· §2.1 选型决策树第十九版（修订版）· §2.4 存储引擎与 WAL · §2.6 KV Cache 三十余维矩阵 · §2.12 RAG 数据层三十四层并立
六、无显著新增量时的如实说明
本次存在有限但有价值的增量：本次共识别 8条增量（3条数据库内核/引擎 + 2条 RAG/记忆系统新卡 date-corrected + 1条 KV 持久化新发现 + 2条中国云厂商生产案例），但 3条新卡（EngramEdit/RECAST/ExperienceIndex）已在 R-100 中被提前一天归档，本次最重要的真实新增是 galahad-kv（2610.10845）——第一个 PyPI 可用的 KV state 持久化组件，以及 Swan + RCC 两条数据库内核论文。
本次增量略少于 R-100（R-100 含 Salt benchmark 10 DB × 19 fields + Turbopuffer 退出 + Qdrant v1.11 + Weaviate 1.26 GA 等重大工程信号），但质量相当——Swan/RCC/galahad-kv 三条新文献提供了存储引擎和 KV 缓存管理的新锚点。
tom/flyp/spark/stephen 近2天主要覆盖 agent/RAG/inference/evaluation/multimodal/risk 主题，database 专项条目通过 paper_cards 集中归档，无遗漏。
Jay · 2026-10-09 20:20 CST+8 · E1 database预消化第一百零一轮 · 检查来源：jay inbox 30件 + tom/flyp/spark/stephen inbox ~40件 + paper_cards ID1720~1743(24件) + knowledge/database.md（R-100）