微软布局PostgreSQL 就在昨天发布新品--云厂商爱PG到底是个什么梗！！-优快云博客

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微软贼心不死

这就叫，吃上热乎的了，不是早，不是晚，刚刚好，刚有一片国外的文字，微软云发布了一个超大规模的PostgreSQL的云数据库产品。

微软 “爱” 上PostgreSQL, PG “嫁给” 微软！

其实我一直对微软对PostgreSQL的热情，跟踪过也写过几篇文章，一篇还超级爆火上万的阅读量，那么为什么这次又是PostgreSQL. 我先翻译然后咱们说为什么又是PostgreSQL,而不是MySQL.

---翻译

企业需要数据，而数据需要存储——需具备灵活、可移植的环境，能从开发者的笔记本电脑扩展到全球云端。这种存储还需能在任何操作系统和任何云上运行，且不会让成本失控。

选择不多。或许你可以用MySQL或其分支满足大多数需求，但它在支持跨多个数据中心的大型数据库时表现吃力。此外，像微软SQL Server这样的专有工具存在许可问题，其超大规模版本Azure SQL仅能在微软自己的云上使用。

PostgreSQL无处不在

开发者日益依赖开源PostgreSQL并不意外——这是加州大学伯克利分校Ingres数据库的近30年“继任者”（其名称也源于此）。它是一款灵活的工具，能在广泛平台上良好运行；得益于可扩展架构，可支持大多数工作负载。

微软自2017年起就在Azure上支持PostgreSQL，2019年收购Citus Data后，带来了分布式扩展与性能方面的丰富经验。此后，微软开始构建PostgreSQL平台即服务（PaaS）产品家族：既有作为Cosmos DB平台一部分的超大规模版本，也有用于日常操作的管理型灵活服务器。它甚至支持你在Azure虚拟机上运行自己的PostgreSQL实例。

微软已将PostgreSQL作为其不断发展的数据平台的核心部分，且是该开源项目的主要贡献者与赞助方。目前有19名微软员工担任该项目的贡献者，针对2026年的下一个主要版本的代码已交付。介绍Azure HorizonDB

本周在Ignite 2025大会上，微软宣布了其PostgreSQL家族的最新成员：Azure HorizonDB。它被设计为可横向扩展的高性能数据库，旨在承载新一代PostgreSQL工作负载——当你需要一款快速、能自动扩展且无需复杂分片操作的运营数据库时，它就是理想之选。

在Ignite前，我与微软数据库CVP（企业副总裁）Shireesh Thota聊了这款新服务。他解释了推出新PostgreSQL变体的原因：

“我们注意到，人们的需求大致分为两类：一类是‘我想把在社区版PostgreSQL上运行的本地或他云实例直接迁移上云’，他们希望迁移到Azure，要100%兼容PostgreSQL，所有扩展都能用，只是想要兼具灵活性与高性能的方案——现有Azure Database for PostgreSQL完全能满足这类需求。另一类是‘想构建AI原生、云原生的工作负载，可能需要大容量存储、极低延迟和显著更高的IOPS’——这时就该选HorizonDB。”

微软公布的Azure HorizonDB性能数据确实亮眼：在事务负载场景下，其吞吐量较开源版本提升3倍。它最多可扩展至3072个核心、128TB存储，且提交延迟低于1毫秒。HorizonDB基于Azure多区域架构构建，数据在多个可用区复制，自动化维护与备份对业务的影响极小。这种性能正是AI应用和大规模Kubernetes集群所需的。正如Thota所说：“这些云原生工作负载能在HorizonDB上真正成功。”

性能提升的关键在于数据库架构的变革——计算与存储分离，允许二者独立扩展。若需要更多计算资源，HorizonDB会按需提供；若需要更多读副本，它会自动配置。

用Azure HorizonDB支撑AI

除了兼容大多数标准PostgreSQL功能，微软还为其添加了支持现代AI应用的自有功能：基于DiskANN的快速向量搜索（用于检索增强生成/RAG应用与模型调优）。使用DiskANN的新高级过滤功能，其性能较PostgreSQL标准向量搜索显著提升；混合内存与磁盘搜索架构让你能处理超大向量索引而不出现明显性能下降。此外，新的过滤图遍历功能使查询速度提升至多3倍。

微软的工具支持你将AI模型嵌入查询——通过Microsoft Foundry在SQL查询中执行AI操作。托管模型让你可以从Azure门户的默认模型列表中选择，也可自带Microsoft Foundry模型。这让你能在不离开数据库的情况下，为写入向量索引表的查询结果生成嵌入。其他功能还包括AI驱动的语义搜索，或对结果进行总结、分析客户评论洞察。Thota将这一过程描述为“简单”：“你保持SQL结构不变，在合适位置调用我们的语义操作符即可。”

它还内置集成Azure的企业工具，支持加密、Entra ID与私有端点，确保云托管数据仅能被你的系统与应用程序访问。额外的安全保障来自Azure Defender for Cloud的支持，保护敏感数据。“我们的核心客户是企业，我希望确保我们打造的产品既适合企业，也适合开发者。”Thota表示。HorizonDB初期将在少数Azure区域可用，预览版访问权限有限。

在VS Code中管理PostgreSQL

除数据库本身外，微软发布了Visual Studio Code PostgreSQL扩展的正式版。它将数据库开发与管理工具带入你的开发环境，可连接本地与云端的PostgreSQL实例（包括HorizonDB）。需注意：这是适用于所有PostgreSQL实现的工具——你不局限于Azure，可用于任何实现了PostgreSQL API的数据库。扩展中的工具允许你可视化数据库 schema（模式）、深入查看表并显示关联；可展示复杂数据结构，按需放大特定表。另一组可视化功能提供服务器仪表盘，深入各类指标以帮助你了解数据库运行状态及性能优化方向。

鉴于微软将Visual Studio Code定位为AI开发工具（既用于创建AI应用，也用于使用AI），PostgreSQL工具为GitHub Copilot提供了代理。自然语言查询帮助你优化查询与设计数据库，且使用与服务器仪表盘相同的指标来改进运维。

将Oracle迁移至PostgreSQL

HorizonDB的性能提升使其成为从现有关系数据库迁移的理想目标——可降低许可成本（尤其针对按核心计费的数据库）。Visual Studio Code PostgreSQL扩展中的工具可帮助将Oracle schema迁移至Azure托管的PostgreSQL，利用AI工具根据最佳实践处理转换。为避免问题，它允许你在部署生成的数据库结构前，在“草稿数据库”中验证输出。

该工具不仅作用于数据库，还能帮你更新应用程序代码以适配新schema。并非所有内容都会自动更新——为减少AI“幻觉”风险，它会标记无法迁移的元素与代码，供你手动修改。并非所有Oracle功能都能迁移，因为专有SQL扩展可能无法映射到PostgreSQL的标准化方案。

在Fabric中实现镜像

数据对企业愈发重要，随着微软Fabric等分析平台的能力不断增强，HorizonDB与其他运营数据库成为这一体系的一部分——它们能将表镜像到Fabric，且不影响你的应用程序。这将近实时的业务数据带入分析平台，用于仪表盘与AI应用。无需复杂的ETL流程将行式存储转为列式存储，平台会全程处理。微软尚未公布HorizonDB接入Fabric的时间线，但这已纳入路线图。

PostgreSQL是微软数据平台的重要组成部分。其开源基础让你能轻松在Azure外开发，再作为应用部署的一部分进行配置。HorizonDB更进一步，支持大规模云原生应用与嵌入式AI。同时，将PostgreSQL的运营事务数据镜像到Fabric，确保你的分析应用能获取最新信息，让你无需等待数据即可更轻松地做出业务决策。

分析为什么微软对PostgreSQL那么上心

其实有脑子的云厂商都应该大力的往PostgreSQL上使劲，你说是PostgreSQL 完美，我觉得也不是，主要是免费，基础好，容易满足客户各方面的需求等等，PostgreSQL 毫无争议的成为了，关键。要详述PG的对云厂商的优点：

1 开源的基础：其实就是不会像MYSQL ，MongoDB, Redis 后面有那么多的限制，和利益之争。

2 多平台，多层次的支持，有好的源代码可以进行各种编译

3 多种功能的支持，这里包含AI的功能，这里并不是说PostgreSQL每个功能都好用，性能都超高，而是他足够的丰富，记住商业的第一原则中，包含了，先用，然后在完善的道理。

4 满足客户从昂贵的数据库产品迁移的需求，同时通过各种魔改来克服PostgreSQL的一些性能能力的弱点。

最后我们稍微看一下微软的这个部分数据库的技术指标和一些功能介绍

核心架构与性能指标特性详细技术说明设计目标横向扩展（Scale-out）的高性能运营数据库。性能提升在事务负载场景下，吞吐量较开源版本提升 3 倍。
可扩展性最大可扩展至 3072 个核心。存储容量最大可扩展至 128TB 存储。延迟表现具备低于 1 毫秒（< 1ms）的提交延迟。
架构变革采用计算与存储分离的设计，允许二者独立、按需扩展。高可用性基于 Azure 多区域架构构建，数据在多个可用区（AZ）复制。
自动运维自动化维护与备份对业务影响极小，支持按需提供计算资源和自动配置读副本。
AI 与向量搜索功能HorizonDB 深度集成了微软为现代 AI 应用设计的专有功能，尤其关注 RAG（检索增强生成）应用。
功能点技术细节向量搜索采用基于 DiskANN 的快速向量搜索技术。RAG/模型调优DiskANN 旨在用于 RAG 应用与模型调优。
混合搜索混合内存与磁盘搜索架构，允许处理超大向量索引而不出现明显的性能下降。查询优化新的高级过滤功能（基于 DiskANN）性能显著优于 PostgreSQL 标准向量搜索；
新的过滤图遍历功能使查询速度提升至多 3 倍。AI 模型嵌入通过 Microsoft Foundry，支持在标准的 SQL 查询中直接执行 AI 操作（如生成嵌入、语义搜索、结果总结）。
模型管理用户可从 Azure 门户的默认模型列表中选择，或自带 Microsoft Foundry 模型。

最后总结，PostgreSQL 一定是未来群雄争夺的主要数据库产品，在2025年11月29日，咱们杭州见，我来给诸位说说从云数据库观点来给PostgreSQL鸡蛋挑骨头的话题。