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在CloudNativePG Kubernetes Operator上部署TimescaleDB向量搜索
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原文英文，约3600词，阅读约需13分钟。
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内容提要
本文介绍了如何在CloudNativePG上部署TimescaleDB和向量搜索。通过构建自定义镜像，解决了TimescaleDB与CloudNativePG的架构不兼容问题，采用四阶段Dockerfile构建过程，确保与PostgreSQL兼容，最终实现了在Kubernetes上高效处理时间序列和向量数据，验证了系统功能和性能。
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关键要点
- 本文介绍了如何在CloudNativePG上部署TimescaleDB和向量搜索。
- CloudNativePG采用操作驱动的PostgreSQL管理，通过Kubernetes自定义资源定义（CRD）执行集群生命周期操作。
- TimescaleDB官方镜像与CloudNativePG的架构不兼容，需要构建自定义镜像。
- 自定义镜像的构建过程采用四阶段Dockerfile，确保与PostgreSQL兼容。
- 构建自定义镜像解决了架构冲突，保持了操作兼容性。
- Dockerfile的第一阶段编译pgvector，第二阶段编译pgvectorscale，第三阶段安装TimescaleDB，第四阶段组装运行时镜像。
- 构建并推送镜像后，需要创建ImageCatalog资源以引用自定义PostgreSQL镜像。
- 创建集群清单定义PostgreSQL部署拓扑、存储配置和扩展初始化。
- 验证集群状态和扩展加载情况，确保所有扩展正常工作。
- 示例应用程序演示了时间序列数据与向量嵌入的结合，验证了堆栈集成。
- 验证自定义镜像集成和堆栈功能，确保所有组件正常工作。
- 测试数据集和方法论验证了时间窗口查询性能和向量搜索性能。
- 压缩功能正常工作，自动压缩策略在数据超过30天后激活。
- 在资源受限的K3s测试中，提供了内存配置和存储策略的优化见解。
- DiskANN与HNSW的选择框架帮助在不同场景下选择合适的索引方法。
- CloudNativePG的PgBouncer支持连接池，适应AI工作负载的连接模式。
- 结论是构建了一个在Kubernetes上运行的AI数据平台的基础，验证了堆栈在演示规模下的功能。
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