openGauss 在向量数据库与 RAG 场景下的应用深度研究
openGauss 通过 datavec 扩展提供原生向量支持,适用于 RAG 场景。其版本演进、核心 AI 特性及向量检索实战流程,包括索引构建和相似度查询。结合 HTAP 架构优势,openGauss 能融合结构化与非结构化数据,提升企业级 AI 应用效率与性能。

openGauss 通过 datavec 扩展提供原生向量支持,适用于 RAG 场景。其版本演进、核心 AI 特性及向量检索实战流程,包括索引构建和相似度查询。结合 HTAP 架构优势,openGauss 能融合结构化与非结构化数据,提升企业级 AI 应用效率与性能。

openGauss 社区遵循每两年发布一个 LTS(长期支持)版本、每半年发布一个创新版本的策略,确保技术的稳步前行与快速创新。
3.x 时代:奠定高性能与生态基础 3.x 版本主要聚焦于内核性能优化、高可用性设计以及基础生态的构建。在这一阶段,openGauss 完善了对 JDBC、CM 集群管理的支持,并初步整合了 DataStudio、ShardingSphere 等开发工具和中间件。
5.x 时代:企业级特性与智能化全面增强 以 5.0.0 LTS 版本为代表,openGauss 迎来了企业级特性和智能化的飞跃。该版本全面增强了内核能力,如 SQL Patch、事件触发器等,并在 TPC-H 等基准测试中展现了显著的性能提升。更重要的是,高智能(DBMind 自治运维)、高安全(用户级审计)、资源池化以及对 MySQL 语法的深度兼容,标志着 openGauss 正向一个更成熟、更智能的数据库平台迈进。
6.x 时代:拥抱云原生,深化 AI 融合 6.0.0 版本将'云原生'作为核心演进方向,全面支持容器化部署、弹性扩展和混合云架构。这使得在 Kubernetes 等云原生环境中部署和管理 AI 应用变得更加敏捷高效。
openGauss 的 AI 战略体现为'AI4DB'(AI for DB)和'DB4AI'(DB for AI)两个层面。
DataKit、DataStudio 等工具提供了从数据迁移、开发到管理的全生命周期支持。与 ShardingSphere 等主流中间件的良好兼容性,使其能方便地融入现有技术栈。
向量数据库专门用于存储、管理和检索由深度学习模型产生的向量嵌入(Vector Embeddings)。其核心价值在于能够基于向量间的距离来度量原始数据的语义相似性,从而实现高效的相似度搜索。
openGauss 通过 datavec 扩展来提供原生的向量数据处理能力。该扩展为 openGauss 带来了以下核心功能:
vector 数据类型,可以直接在数据表列中存储向量。ivfflat 索引算法。<->(L2 距离)、<#>(内积)和<%>(余弦距离)。使用客户端工具 gsql 连接到数据库。
# 使用 gsql 工具连接数据库
$ gsql -d postgres -p 5432 -U omm -W
成功登录后,首先需要通过 CREATE EXTENSION 命令在当前数据库中启用 datavec 扩展。然后,创建一个用于存储文档和其对应向量的表。




接下来,向 rag_documents 表中插入几条模拟的文本及其向量数据。在真实场景中,这些向量是由文本嵌入模型生成的。


为了加速后续的相似度检索,我们在 embedding 列上创建一个 ivfflat 索引。
CREATE INDEX idx_rag_docs_ivfflat ON rag_documents USING ivfflat (embedding vector_l2_ops) WITH(lists = 1);

注意:在生产环境中,lists 的值通常建议设置为 N/1000 到 N/5000 之间,其中 N 是总数据量。
我们将使用 <-> 操作符,它代表计算 L2 距离,并在 ORDER BY 子句中根据距离从小到大排序。
SET ivfflat.probes = 1;
SELECT id, content, l2_distance(embedding,'[0.21, 0.32, 0.41, 0.53]') as distance
FROM rag_documents
ORDER BY embedding <-> '[0.21, 0.32, 0.41, 0.53]'
LIMIT 2;

一个典型的 RAG 应用流程如下:

开发者可以使用 Python 和数据库驱动来与 openGauss 交互。
import psycopg2
from some_embedding_model import get_embedding
def retrieve_context_from_opengauss(query_text: str, top_k: int = 3):
# 1. 将用户问题转换为向量
query_vector = get_embedding(query_text)
# 2. 连接 openGauss 数据库
conn = psycopg2.connect(database="postgres", user="omm", password="...", host="127.0.0.1", port="5432")
cur = conn.cursor()
# 3. 执行向量相似度检索
sql_query = f"""
SELECT content FROM rag_documents
ORDER BY embedding <-> '{list(query_vector)}'
LIMIT {top_k};
"""
cur.execute(sql_query)
results = cur.fetchall()
# 4. 关闭连接并返回结果
cur.close()
conn.close()
return [row for row in results]
根据公开信息,openGauss 在 AI 场景的性能表现不俗。有资料提到,其向量索引检索响应时间可达毫秒级。在 AI 场景实测中,单并发查询 QPS 从 80 提升至 110,性能提升了 30% 以上。更有解决方案宣称,基于'鲲鹏+openGauss'的平台实现了亿级向量数据毫秒级召回。
综合优势:openGauss 作为 RAG 知识库的独特优势在于其 HTAP 一体化架构。企业可以将业务的结构化数据与非结构化知识的向量数据存储在同一个数据库中,简化技术栈并实现混合查询。
本文通过对 openGauss 各版本技术特性、生态系统、性能指标及实战操作的系统性梳理和分析,得出以下结论:
datavec 扩展,openGauss 提供了功能完备且性能有竞争力的向量数据库能力。
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