PostgreSQL 上的向量搜索实践

本文整理自 IvorySQL 2025 生态大会暨 PostgreSQL 高峰论坛的演讲分享，演讲嘉宾：高策，TensorChord CEO。

引言

本文主要分享如何在 PostgreSQL 上进行向量的搜索。

PostgreSQL 有非常多的 Extension，我们可以通过 Extension 的方式去扩展 PostgreSQL 能够支持的数据类型。这是 PostgreSQL 在全球流行的一个重要原因。

我们可以把向量理解为一个新的数据类型。PGVector 是目前非常流行的项目，支持在 PostgreSQL 中做向量搜索。但 PGVector 同样也存在很多问题。

为了解决社区里的一些问题，我们做了 VectorChord 这个基于 PostgreSQL 的向量搜索引擎，其前身是 pgvecto.rs。

背景

90% 的数据在过去的两年被生产

在数字化与智能化的浪潮下，全球数据正以前所未有的速度增长。

根据统计显示，全球 90% 的数据是在 2024 年和 2025 年两年间产生的，而 2023 年之前仅占 10%。

• 早期的数据主要由人类活动产生，增速相对平缓；
• 近两年随着生成式 AI 的广泛应用，数据曲线出现了陡峭的上升拐点。
• 未来几年，AI 生成数据将逐渐成为主流，占比持续攀升。

这一趋势不仅意味着数据量级的飞跃，也带来了数据利用方式的转变。传统的结构化数据已无法满足智能应用的需求，而大规模、多模态、语义化的数据将成为驱动 AI 应用和向量搜索的核心动力。

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