PostgreSQL pgvector
pgvector ist eine PostgreSQL-Erweiterung, die Vektor-Ähnlichkeitssuche zur weltweit beliebtesten Open-Source-relationalen Datenbank hinzufügt. Speichern Sie Embeddings neben strukturierten Daten, fragen Sie mit SQL ab und nutzen Sie PostgreSQLs ACID-Transaktionen, Replikation und Backup-Tools. Perfekt für Anwendungen, die sowohl relationale als auch Vektordaten benötigen: Benutzerprofile in Tabellen speichern, Benutzer-Embeddings in Vektorspalten, beide in einer einzigen Transaktion abfragen. Unterstützt exakte und approximative Suche (HNSW, IVFFlat), multiple Distanzmetriken und skaliert auf Millionen von Vektoren. Verwendet von Supabase, Timescale und Tausenden von Anwendungen, die bereits auf PostgreSQL laufen.
Überblick
pgvector eliminiert die Notwendigkeit separater Vektordatenbanken, indem es Vektor-Fähigkeiten zu PostgreSQL hinzufügt. Speichern Sie Produktdaten in Tabellen, Produkt-Embeddings in Vektorspalten, fragen Sie semantisch ähnliche Produkte mit SQL-Joins ab. Hauptvorteile: (1) Keine neue Infrastruktur—bestehende PostgreSQL verwenden, (2) ACID-Transaktionen—Embeddings atomar mit Daten aktualisieren, (3) Vertrautes SQL—keine neue Abfragesprache, (4) Bestehende Tools—pgAdmin, Backups, Replikation funktionieren alle. Unterstützt bis zu 16.000 Dimensionen, HNSW- und IVFFlat-Indizes sowie L2-, Kosinus- und innere Produkt-Distanzen.
Hauptfunktionen
- **SQL-Integration**: Vektoren mit Standard-SQL abfragen—SELECT, JOIN, WHERE funktionieren alle
- **ACID-Transaktionen**: Embeddings und Daten atomar aktualisieren, keine Konsistenzprobleme
- **Multiple Indextypen**: HNSW (schnell approximativ), IVFFlat (speichereffizient), exakte Suche
- **Hybrid-Abfragen**: Vektor-Ähnlichkeit mit SQL-Filtern in einzelner Abfrage kombinieren
- **Bewährte Zuverlässigkeit**: Aufgebaut auf PostgreSQLs kampferprobter Infrastruktur
- **Reiches Ökosystem**: Funktioniert mit allen PostgreSQL-Tools, ORMs, Treibern
Geschäftsintegration
pgvector ermöglicht KI-Features ohne Infrastrukturänderungen für PostgreSQL-Benutzer. SaaS-Anwendungen fügen semantische Suche zu bestehenden Produktkatalogen hinzu ohne Datenmigration. Gesundheitssysteme fügen klinische Notizen-Ähnlichkeitssuche hinzu, während sie HIPAA-konforme PostgreSQL-Setups beibehalten. E-Commerce-Plattformen fügen visuelle Produktsuche (Bild-Embeddings) neben bestehenden Inventartabellen hinzu. Der Hauptvorteil: bestehende PostgreSQL-Expertise, Backup-Prozeduren, Monitoring und High-Availability-Setup nutzen—kein spezialisiertes Vektor-Datenbank-Operations-Team erforderlich.
Technische Spezifikationen
- **Max Dimensionen**: 16.000 Dimensionen unterstützt
- **Indextypen**: HNSW (schnell), IVFFlat (speichereffizient), exakt (kein Index)
- **Distanzmetriken**: L2 (<->), Kosinus (<=>), inneres Produkt (<#>)
- **Skalierung**: Millionen von Vektoren pro Tabelle, Milliarden über sharded Setup
- **Abfragelatenz**: 10-100ms typisch (festplattenbasiert, schneller als spezialisierte DBs bei kleinen Datensätzen)
- **Integration**: Funktioniert mit PostGIS, TimescaleDB, allen PostgreSQL-Erweiterungen
Best Practices
- Verwenden Sie HNSW-Index für >100K Vektoren, exakte Suche für <10K
- Normalisieren Sie Vektoren vor Speicherung für Kosinus-Ähnlichkeit
- Verwenden Sie geeignete m und ef_construction für HNSW basierend auf Genauigkeitsanforderungen
- Partitionieren Sie große Tabellen (>10M Vektoren) für bessere Performance
- Kombinieren Sie mit PostgreSQLs Partitionierung, Replikation für Skalierung
- Überwachen Sie Indexgröße—HNSW kann 2-3× größer als Daten sein