使用这个新的开源扩展，让Pgvector比Pinecone更快且成本降低75%
内容提要
开发人员常问是否需要独立的向量数据库，专用向量数据库如Pinecone性能更好。Timescale团队开发了pgvectorscale，将专用数据结构和算法引入PostgreSQL，提供与Pinecone相媲美的性能。pgvectorscale是开源的PostgreSQL扩展，为构建AI应用程序丰富了PostgreSQL生态系统。与Pinecone相比，pgvectorscale在性能和成本方面有优势。选择使用PostgreSQL和pgvectorscale构建AI应用程序是明智的选择，提供全面的数据类型、事务语义和操作特性，以及丰富的工具和生态系统。
延伸解读
性能基准的解读
文章基于5000万个Cohere嵌入（768维）的基准测试，显示PostgreSQL搭配pgvector和pgvectorscale在99%召回率下，p95延迟比Pinecone的存储优化索引（s1）低28倍，查询吞吐量高16倍；在90%召回率下，比性能优化索引（p2）延迟低1.4倍，吞吐量高1.5倍。这些数据表明pgvectorscale在近似最近邻搜索中具有显著优势，但读者需注意测试条件和数据集规模。
成本优势与自托管考量
自托管PostgreSQL搭配pgvector和pgvectorscale的成本约为每月835美元（AWS EC2），而Pinecone的s1索引每月3241美元，p2索引每月3889美元，成本降低75-79%。这一优势源于将索引存储在磁盘上，利用SSD替代昂贵的内存。但自托管需考虑运维开销，如备份、监控和扩展，这些可能抵消部分成本节省。
技术创新的实际影响
pgvectorscale通过StreamingDiskANN索引和统计二进制量化（SBQ）两项创新提升性能。StreamingDiskANN将部分索引存储在磁盘，克服内存索引限制，降低大规模向量存储和搜索成本；SBQ提高二进制量化精度，减少向量存储空间。这些技术使PostgreSQL能处理更大规模向量工作负载，同时保持低延迟和高吞吐。
生态整合与长期价值
选择PostgreSQL搭配pgvector和pgvectorscale可保留通用数据库的完整功能，如丰富的数据类型、事务语义和操作特性，以及pg_stat_statements、EXPLAIN等工具。这避免了维护独立向量数据库的复杂架构，简化了AI应用的数据栈。开源许可（PostgreSQL License）也降低了采用门槛，便于社区贡献和长期演进。
Q&A
pgvectorscale与Pinecone相比有哪些优势？
pgvectorscale在性能和成本上优于Pinecone，自托管PostgreSQL与pgvector和pgvectorscale的成本比Pinecone低75-79%。
pgvectorscale是如何提高PostgreSQL的性能的？
pgvectorscale通过引入专用数据结构和算法，以及StreamingDiskANN和统计二进制量化技术，提升了PostgreSQL的向量搜索和存储性能。
使用pgvectorscale构建AI应用程序的好处是什么？
使用pgvectorscale可以享受全面的数据类型、事务语义和操作特性，同时降低成本并提高性能。
pgvectorscale的StreamingDiskANN技术有什么特点？
StreamingDiskANN技术通过将部分索引存储在磁盘上，克服了内存索引的限制，使得大规模向量的存储和搜索更加经济高效。
pgvectorscale的统计二进制量化(SBQ)技术如何工作？
统计二进制量化(SBQ)技术通过提高标准二进制量化的准确性，减少了向量存储所需的空间。
为什么开发者应该选择PostgreSQL作为AI应用程序的基础？
PostgreSQL提供丰富的生态系统、多个数据类型支持和可靠性，是构建AI应用程序的理想基础。
