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构建检索增强生成（RAG）系统已成为释放大型语言模型（LLM）潜力的关键范式。通过将 LLM 的推理能力与外部知识库的实时、特定信息相结合，RAG 能够生成更准确、更相关、更值得信赖的回答。而这个“外部知识库”的核心，往往是以向量嵌入（Vector Embeddings）形式存在的海量文本数据。

因此，选择一个既能存储又能高效检索这些高维向量的数据库，成为了 RAG 系统架构设计的重中之重。在关系型数据库领域，MySQL 和 PostgreSQL 无疑是两大巨头。然而，当涉及到 RAG 应用中至关重要的向量相似度搜索任务时，PostgreSQL 配合其 pgvector 扩展，展现出了标准 MySQL 难以企及的优势。

这篇博文将深入剖析技术细节，解释为什么对于严肃的 RAG 应用，pgvector 通常是那个更合适的“扳手”。

理解 RAG 对向量存储的核心诉求

一个典型的 RAG 流程需要数据库满足以下关键能力：

1. 存储高维向量： 现代嵌入模型（如来自 OpenAI, Sentence-Transformers 等）产生的向量通常具有数百甚至数千个维度（例如 768, 1024, 1536 维）。数据库需要能原生或高效地存储这些密集浮点数数组。

2. 存储关联元数据： 每个向量通常需要与原始数据（如文档块文本、来源 URL、创建时间等）关联。数据库必须能方便地存储这些结构化或半结构化的元数据。

3. 执行高效的相似度搜索： 这是 RAG 的性能瓶颈所在。当用户提问（查询向量）时，数据库必须能够极快地（通常是毫秒级）在数百万甚至数十亿的向量中，找到与查询向量“最相似”（语义上最接近）的 Top-K 个向量。这依赖于专门的近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor, ANN）搜索算法和索引。

4. 结合元数据过滤： 搜索不仅要基于向量相似度，通常还需要结合元数据进行过滤（例如，只在特定部门的文档、特定时间范围内的文档中搜索）。数据库应支持这种混合查询。

5. 可扩展性与可靠性： 随着知识库增长，数据库需要能够水平或垂直扩展，并保证数据的持久性和一致性。

现在，让我们看看 PostgreSQL + pgvector 和标准 MySQL 在满足这些需求上的表现差异。

PostgreSQL + pgvector：为向量而生（在关系型框架内）

pgvector 是一个 PostgreSQL 扩展，它巧妙地将向量数据库的核心功能集成到了成熟的 PostgreSQL 生态中。

• 原生 vector 数据类型： pgvector 引入了 vector(DIM) 类型。你可以直接 CREATE TABLE my_docs (id SERIAL PRIMARY KEY, content TEXT, embedding vector(1536));。数据库“理解”这是一个向量，为后续优化奠定了基础。存储紧凑，无需应用层进行复杂的序列化/反序列化转换。

• 强大的 ANN 索引支持： 这是 pgvector 的杀手锏。 它实现了两种业界领先的 ANN 索引算法：

  • IVFFlat (Inverted File with Flat Compression): 基于聚类的思想，将向量空间分割成多个区域（lists）。搜索时，通过 probes 参数指定仅探测查询向量最可能落入的少数几个区域，大大减少了需要比较的向量数量。适合中等规模数据，参数相对直观。

  • HNSW (Hierarchical Navigable Small World): 构建一个多层的、类似导航图的复杂结构。在高层进行快速跳转，在低层进行精细搜索。通常在性能（速度和召回率）上优于 IVFFlat，尤其对于大规模数据集，但索引构建更耗时，内存占用也更大。
    这些索引使得在百万级甚至更大规模向量集合上实现亚秒级（通常是几十到几百毫秒）的相似度搜索成为可能。

• 内置距离/相似度函数： pgvector 提供了高效的 SQL 操作符来计算向量间的核心距离/相似度：

  • <-> (L2 / Euclidean Distance): 向量空间直线距离。

  • <=> (Cosine Distance): 衡量向量方向的差异，是文本语义相似度最常用的度量。距离越小（0-2范围，越接近0），余弦相似度越高（-1到1范围，越接近1）。

  • <#> (Inner Product): 内积。对于归一化向量，内积越大越相似（注意 pgvector 的 <#> 返回负内积，值越小越相似）。
    计算在数据库内部用 C 语言实现，效率远高于应用层或 SQL UDF。

• 无缝结合关系型能力： 你可以在同一个 SQL 查询中，轻松地混合向量相似度搜索和标准的 WHERE 子句过滤元数据。例如：

  SELECT id, content
  FROM my_docs
  WHERE category = 'finance' AND updated_at > '2023-01-01'
  ORDER BY embedding <=> query_vector -- query_vector 是你的查询向量
  LIMIT 10;

  content_copydownload

  Use code with caution.SQL

  这种整合能力极大地简化了 RAG 应用的逻辑。

• 成熟的 PostgreSQL 生态： 继承了 PostgreSQL 的事务、备份恢复、权限管理、丰富的数据类型、强大的 SQL 标准支持、大量的客户端工具和 ORM 支持等所有优点。

标准 MySQL：向量处理的“先天不足”

标准的 MySQL（社区版或企业版，不包括特定云服务如 HeatWave）在处理向量数据，尤其是高效搜索方面，存在明显的短板：

• 缺乏原生向量类型： 你必须“曲线救国”，将向量存储为：

  • BLOB / LONGBLOB: 需要应用层进行序列化（例如转为 bytes）和反序列化。数据库对此内容一无所知。

  • TEXT / LONGTEXT: 存储为 JSON 字符串或逗号分隔值。同样需要应用层解析，且文本存储效率通常低于二进制。

  • 多个 FLOAT 列：仅适用于极低维度，对 RAG 完全不现实。
    这种模拟方式不仅不便，还可能带来性能开销和存储空间的浪费。

• 致命缺陷：无内置 ANN 索引： MySQL 的标准索引（B-Tree, Hash, Full-Text, Spatial (R-Tree)）根本不适用于高维向量空间的近邻搜索。

  • B-Tree/Hash: 设计用于精确匹配或范围查询，对高维空间距离无效。

  • Full-Text: 用于关键词搜索，与向量语义相似度无关。

  • Spatial (R-Tree): 主要用于低维地理空间数据（2D/3D），在高维空间下性能会急剧下降（维度灾难 Curse of Dimensionality）。
    这意味着，在标准 MySQL 中进行向量相似度搜索，唯一的选择是进行全表扫描！ 数据库必须读取表中的每一条记录，将 BLOB 或 TEXT 反序列化成向量，然后与查询向量计算距离，最后排序。对于哪怕只有几万个向量的数据集，这也会导致搜索时间达到秒级甚至分钟级，完全无法满足 RAG 系统的实时性要求。这是标准 MySQL 不适合做大规模向量数据库的根本原因。

• 距离计算困难： MySQL 没有内置函数直接计算向量的余弦相似度或欧氏距离。你必须：

  • 将所有向量拉到应用层计算：产生巨大的网络 I/O 和应用服务器 CPU 负担。

  • 尝试编写用户定义函数 (UDF)：可能性能不佳，且增加了部署和维护的复杂性。

• 混合查询效率低： 虽然可以存储元数据，但由于无法高效地先通过向量相似度缩小范围，混合查询（例如 WHERE metadata_col = 'X' ORDER BY vector_distance LIMIT K）的效率也会受限于缓慢的向量扫描。

那 MySQL HeatWave Vector Store 呢？

值得一提的是 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 上的 MySQL HeatWave 服务包含了 Vector Store 功能。它确实为 MySQL 增加了内置的、由 HeatWave 分析引擎加速的向量存储和 ANN 搜索能力。如果你的基础设施在 OCI 上，并且已经在使用或计划使用 HeatWave，那么它是一个值得考虑的选项。但这并非标准的、通用的 MySQL 功能，它绑定于特定的云服务和架构。

结论：选择比努力更重要（在选型阶段）

对于构建 RAG 应用而言，向量存储和检索的性能是决定系统成败的关键因素之一。

• 标准 MySQL 在这方面存在结构性短板，缺乏必要的原生向量支持和（最重要的）ANN 索引机制，导致无法进行高效的相似度搜索。用它来存储 RAG 向量，无异于用马车去参加 F1 比赛。

• PostgreSQL + pgvector 则提供了一个强大、集成且高效的解决方案。它将高性能的向量搜索能力无缝融入到了成熟、可靠的关系型数据库中，让你可以在熟悉的 SQL 环境下，同时利用关系型数据的严谨性和向量数据的语义能力。加之活跃的社区和良好的工具链（如 LangChain, LlamaIndex, Spring AI 等）支持，使得开发和部署 RAG 应用更为顺畅。

当然，对于超大规模（如数十亿级向量）或对延迟、吞吐量有极致要求的场景，专门的向量数据库（Milvus, Pinecone, Weaviate, Qdrant 等）可能是更优选择。但对于绝大多数需要在关系型数据库基础上扩展 RAG 能力的应用来说，PostgreSQL + pgvector 提供了一个性能优异、功能全面、易于集成且成本效益高的绝佳方案，明显优于使用标准 MySQL 的尝试。

对比：PostgreSQL + pgvector vs. 标准 MySQL

特性	PostgreSQL + pgvector	标准 MySQL (社区版/企业版)	对 RAG 的影响
向量数据类型	✅ 原生 vector 类型	❌ 无原生类型 (需用 BLOB, TEXT 或 JSON 模拟)	易用性 & 效率: pgvector 更直观，存储可能更紧凑，避免序列化/反序列化开销。
向量索引	✅ 专用 ANN 索引 (IVFFlat, HNSW)	❌ 无内置 ANN 索引 (标准索引如 B-Tree 不适用)	性能: 这是决定性因素！ pgvector 可实现毫秒级 ANN 搜索；MySQL 只能全表扫描，极慢。
距离/相似度计算	✅ 内置 SQL 操作符 (<=>, <->, `<#>)	❌ 无内置函数 (需应用层计算或低效 UDF)	效率 & 简洁性: pgvector 直接在数据库层高效计算；MySQL 方案要么慢，要么复杂。
数据整合	✅ 结构化数据 + 向量数据 同库管理	✅ (同理，但向量处理能力弱)	架构简洁性: 两者都可，但 pgvector 能在一个库内高效处理两种数据，简化架构。
生态系统	✅ pgvector 社区活跃，集成工具多 (LangChain, Spring AI等)	✅ MySQL 生态成熟 (但缺乏向量工具集成)	开发效率: pgvector 在 AI/RAG 领域有更好的工具链支持。