MySQL × 向量数据库：大模型时代的黄金组合实战指南

一、大模型时代的数据存储革命

1.1 传统架构的局限性

-- 传统商品表结构
CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(255),
    description TEXT,
    category_id INT
);

-- 典型关键词搜索
SELECT * FROM products 
WHERE title LIKE '%智能手机%' 
   OR description LIKE '%旗舰机型%';

痛点分析：
❌ 语义理解能力缺失
❌ 相似度计算效率低下
❌ 多模态数据处理困难

二、混合架构设计：结构化+向量化数据

2.1 技术栈组合方案

数据类型	存储方案	典型操作
结构化数据	MySQL	事务处理、精确查询
向量数据	Milvus/PGVector	相似度搜索、语义理解
元数据	Redis	实时缓存、特征映射

2.2 混合存储架构

                   +---------------+
                   |   大语言模型   |
                   +---------------+
                          ↓
+----------------+    特征向量化    +-----------------+
|   MySQL        | ←-----------→ |  向量数据库       |
|   (结构化数据)  |  元数据映射      | (768维向量)       |
+----------------+               +-----------------+

三、三大核心场景实战

场景1：电商语义搜索
实现步骤：

1. 商品描述向量化存储
2. 建立MySQL-向量ID映射
3. 混合查询实现

-- MySQL映射表
CREATE TABLE product_vectors (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    vector_id VARCHAR(64),
    FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES products(id)
);

-- 联合查询示例
SELECT p.* 
FROM products p
JOIN (
    SELECT product_id 
    FROM product_vectors 
    WHERE vector_id IN (
        -- 向量数据库查询
        SELECT id FROM vectors 
        ORDER BY cosine_distance(vector, [query_vector]) 
        LIMIT 100
    )
) AS v ON p.id = v.product_id