嗯，用户发来了一段英文内容，看起来像是一个实验性的文件分析工作流程的描述。他想让我帮忙总结一下，控制在100字以内，而且不需要特定的开头。首先，我需要理解文章的主要内容。 作者在尝试使用PostgreSQL来存储文件分析的数据，包括时间戳、哈希值、熵以及特定文件类型的元数据，并且这些元数据以JSONB格式存储以便查询。他还询问了关于这种方法的使用情况、JSONB的潜在问题以及早期应该跟踪但没有跟踪的信息。 接下来，我需要将这些要点浓缩成一个简短的总结。要确保涵盖主要技术（PostgreSQL、JSONB）、数据类型以及作者的问题点。同时，语言要简洁明了，不超过100字。 可能的结构是：描述方法（提取特征存储到PostgreSQL），提到JSONB的优势和问题，以及作者寻求反馈的内容。这样就能全面覆盖文章的核心内容了。 </think> 作者分享了一个基于PostgreSQL的文件分析工作流程实验，旨在提取和存储文件特征及元数据（如时间戳、哈希、熵等），并使用JSONB存储特定文件类型元数据以支持直接查询。作者希望了解类似方法的应用情况、JSONB的潜在问题以及早期应跟踪但未跟踪的信息。 2026-1-23 14:8:23 Author: www.reddit.com(查看原文) 阅读量:0 收藏
Hi all,
I’m experimenting (for personal use) with a file-analysis workflow for mounted disk images and wanted to sanity-check the approach with the community.
The idea is to extract artefact characteristics (timestamps, hashes, entropy, file-type-specific metadata, etc.) and store them in PostgreSQL. File-type-specific metadata are stored as JSONB so they can be queried directly (e.g., SQLite table counts, PNG dimensions/bit depth).
I’m curious:
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does anyone here use a similar DB-centric approach?
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are there pitfalls you’ve run into with JSONB for artefact metadata?
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anything you wish you’d tracked early on but didn’t?
No GUI yet — this is more about backend design and workflow at the moment.
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