PostgreSQL 17+：从向量能力爆发到 AI 原生，PostgreSQL 凭什么成 2025 年数据库顶流？

作者介绍：崔鹏，计算机学博士，专注 AI 与大数据管理领域研究，拥有十五年数据库、操作系统及存储领域实战经验，兼具 ORACLE OCM、MySQL OCP 等国际权威认证，PostgreSQL ACE，运营技术公众号 "CP 的 PostgreSQL 厨房"，学术层面，已在AI方向发表2篇SCI论文,将理论研究与工程实践深度结合，形成独特的技术研发视角。

2025 年的数据库赛道，PostgreSQL（简称 PG）依然是 “现象级” 存在 —— 从云厂商的核心主推数据库，到 AI 应用落地的标配，再到 PG17 版本的重磅更新，这颗 “开源数据库明珠” 不仅没被新技术浪潮淹没，反而成了企业数字化、AI 化转型的 “刚需底座”。今天我们就聊聊，2025 年的 PG 到底火在哪？普通开发者和企业该怎么抓住这波红利？

一、先看数据：PostgreSQL 凭什么稳居 2025 顶流？

DB-Engines 2025 年 11 月的数据库排名中，PostgreSQL 已连续 8 个季度稳居第四，仅次于 Oracle、MySQL、MongoDB，而向量数据库细分赛道中，PG 凭借原生向量能力直接冲进前三 —— 要知道，这可是 PG “跨界” 和专业向量数据库同台竞技的结果。

背后的核心原因很简单：

1. 开源且无 “锁”相比商业数据库，PG 完全开源，企业无需担心授权陷阱，云原生适配性拉满；
2. 生态 “全栈化”从关系型存储到非结构化、时空数据、向量数据，PG 一个库就能搞定，省去多库集成的复杂度；
3. 社区迭代快PG17（2025 年上半年发布）的更新堪称 “史诗级”，尤其向量能力的升级，直接让 PG 从 “能用” 变成 “好用”。

二、核心爆点：PG17 的向量能力，到底强在哪？

向量数据库是 AI 应用的核心底座（比如 LLM 检索增强、图像 / 语音相似度匹配），而 PG17 对向量功能的升级，让它从 “凑合用” 变成了 “企业级可用”

1. 原生向量类型 + 高性能索引，告别 “插件依赖”

PG16 及之前，向量功能主要靠pgvector插件实现，而 PG17 直接将vector类型纳入原生支持，同时新增了

IVFFlat

索引的并行构建能力，构建速度提升 3-5 倍；

支持HNSW索引（近似最近邻检索的 “天花板”），检索性能比 PG16+pgvector 提升 2 倍以上；

向量维度上限从 16000 提升到 65535，满足大模型 embedding 向量存储需求（比如 GPT-4o 的 1024 维度、开源大模型的 4096 维度都能轻松 hold 住）。

2. 实操示例：5 分钟在 PG17 中实现向量存储 + 相似度检索

（新手友好版，直接复制可用）

-- 1. 创建测试表（存储商品embedding向量）
CREATE TABLE product_vectors (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(100),
    embedding VECTOR(1024)  -- 1024维度向量，适配主流大模型
);
-- 2. 创建HNSW索引（优化相似度检索）
CREATE INDEX idx_product_embedding ON product_vectors USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);
-- 3. 插入测试数据（模拟大模型生成的embedding）
INSERT INTO product_vectors (product_name, embedding)
VALUES 
('PostgreSQL实战教程', '[0.12,0.34,0.56,...]'),  -- 省略1024维度具体值
('AI原生数据库指南', '[0.23,0.45,0.67,...]');
-- 4. 余弦相似度检索（找最相似的商品）
SELECT 
    product_name,
    embedding <-> '[0.15,0.36,0.58,...]' AS similarity  -- <-> 是余弦距离算子，值越小越相似
FROM product_vectors
ORDER BY similarity
LIMIT 5;

3. 对比专业向量数据库：PG 的优势在哪？

很多人会问：有专门的向量数据库（如 Milvus、Pinecone），为什么还要用 PG？

成本低

无需额外部署、维护一套向量数据库，PG “一站式” 搞定业务数据 + 向量数据；

事务性

PG 支持 ACID 事务，而多数专业向量数据库不支持完整事务，适合 “业务数据 + 向量数据” 联动的场景（比如电商商品推荐）；

生态互通

PG 能直接对接 Python、Java、Go 等主流语言，结合pgai插件还能直接在数据库内调用 AI 模型，无需跨系统交互。

三、AI 原生时代：PG 打通 “数据库 + AI” 最后一公里

2025 年 PG 最火的场景，是 “AI 原生数据库”—— 也就是让 PG 不仅存向量，还能直接参与 AI 推理、数据处理，核心靠这两个生态插件：

1. pgai：数据库内直接调用 AI 模型

pgai是 2025 年 PG 社区的 “明星插件”，能让你在 SQL 中直接调用 OpenAI、阿里云百炼、本地大模型（如 Llama 3），比如：

-- 用pgai生成商品标题的embedding
INSERT INTO product_vectors (product_name, embedding)
VALUES (
    '2025 PG实战手册',
    pgai_embed('llama3-8b', '2025 PG实战手册：从向量存储到AI原生')
);
-- 用pgai直接生成摘要
SELECT pgai_completion('qwen2-7b', '总结这篇文章：' || product_name) 
FROM product_vectors LIMIT 1;

无需写 Python 脚本调用 AI 接口，直接在数据库层完成 embedding 生成、文本总结，大幅降低 AI 应用开发成本。

2. pg_cron + 向量更新：自动化维护 AI 数据

结合 PG 的定时任务插件pg_cron，可以自动更新过期的向量数据，适配大模型迭代：

-- 每天凌晨2点更新商品embedding
SELECT cron.schedule(
    'daily-embedding-update',
    '0 2 * * *',
    $$
        UPDATE product_vectors 
        SET embedding = pgai_embed('llama3-8b', product_name)
        WHERE update_time < NOW() - INTERVAL '7 days';
    $$
);

四、2025 年用 PG 避坑：3 个关键提醒

1. 向量索引不是 “万能的”HNSW 索引性能好但占用内存高，小数据量场景用 IVFFlat 更划算；向量维度超过 4096 时，建议先做降维处理；
2. 云原生部署优先2025 年主流云厂商（阿里云、腾讯云、AWS）都推出了 PG17 托管版，自带向量优化、自动扩缩容，比自建更省心；
3. 别忽视权限管控PG 的权限体系灵活但复杂，AI 场景下向量数据属于敏感数据，一定要做好行级权限（RLS）配置，避免数据泄露。

结尾：

从关系型数据库的 “全能选手”，到 AI 时代的 “刚需底座”，PostgreSQL 在 2025 年的火爆，本质是 “技术适配趋势” 的胜利 —— 它没有固守传统，而是持续吸纳向量、AI、云原生等新能力，同时保持了开源、稳定、生态丰富的核心优势。

对于开发者来说，掌握 PG17 的向量 + AI 能力，会成为求职、项目落地的 “加分项”；对于企业来说，用 PG 替代 “多库混用” 的架构，能大幅降低运维和开发成本。