openGauss 在向量数据库与 RAG 场景下的应用深度研究

openGauss 技术演进与 AI 能力基础

1.1 openGauss 版本迭代回顾：迈向智能与云原生

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。

1.2 核心 AI 特性：从 AI4DB 到 DB4AI

openGauss 的 AI 战略体现为'AI4DB'（AI for DB）和'DB4AI'（DB for AI）两个层面。

AI4DB（智能运维）：以自治运维平台 DBMind 为核心，实现了 AI 驱动的数据库自调优、自诊断、自运维。例如，通过机器学习模型预测负载、自动进行参数调优和索引推荐，能够将查询执行效率显著提升。
DB4AI（赋能 AI 应用）：通过在数据库内核层面集成原生 AI 能力，为上层 AI 应用提供强大的数据处理支持。其中，最重要的进展便是对向量数据的原生支持，这使得 openGauss 能够直接作为向量数据库。

1.3 生态系统支撑

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。

openGauss 向量数据库能力深度解析与实战

2.1 向量数据库：AI 时代的基石

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。

2.2 openGauss 的向量能力：datavec 扩展

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：

向量数据类型：引入了 vector 数据类型，可以直接在数据表列中存储向量。
距离计算函数：内置了多种常用的距离/相似度计算函数，如 L2 距离（欧氏距离）、内积（Inner Product）和余弦相似度。
向量索引：支持高效的近似最近邻（ANN）搜索索引。目前主要支持的是 ivfflat 索引算法。
相似度查询算子：提供了便捷的查询算子，如 <->（L2 距离）、<#>（内积）和<%>（余弦距离）。

2.3 实战演练：构建基于 openGauss 的向量检索引擎

2.3.1 环境准备与登录

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

2.3.2 向量能力启用与数据表创建

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。

终端操作

运行结果

终端操作

运行结果

2.3.3 向量数据插入

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。

终端操作

运行结果

2.3.4 IVFFlat 索引构建

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);

运行结果

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。

2.3.5 向量相似度检索

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;

运行结果

openGauss 在 RAG 场景下的应用与性能展望

3.1 RAG 技术范式解读

一个典型的 RAG 应用流程如下：

离线处理：将知识库文档切分成块，通过 Embedding 模型转换为向量存入 openGauss。
在线检索：当用户提出问题时，将问题转换为查询向量。
向量检索：在 openGauss 中执行相似度搜索，召回最相似的文本块。
Prompt 构建：将召回的文本块作为上下文，与原始问题一起构建 Prompt。
LLM 生成：将构建好的 Prompt 发送给大语言模型，生成最终答案。

RAG 流程图

3.2 构建基于 openGauss 的 RAG 流程

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]

3.3 性能分析与业界对比

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。

用户案例与发展趋势

4.1 典型用户场景分析

政企 OA/办公场景：利用 openGauss 构建智能知识库，开发智能问答机器人、语义搜索引擎。
金融行业：可用于构建智能客服、风险报告分析、舆情监控等系统。
RAG 平台解决方案：已有合作伙伴基于'鲲鹏+openGauss'发布了商业化的 RAG 平台解决方案。

4.2 未来发展趋势展望

HTAP 与 AI 的深度融合：进一步优化混合查询的执行计划。
向量能力持续增强：预计会支持更多 ANN 索引算法（如 HNSW），引入标量量化等技术。
多模态数据支持：成为存储和检索各类非结构化数据的统一平台。
云原生与 Serverless 化：提供 Serverless 形态的向量数据库服务。

结论

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：

技术成熟度高：openGauss 已演进为一个具备原生 AI 能力、拥抱云原生架构的现代化数据平台。
向量能力已落地：通过 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。
核心优势突出：其独特的 HTAP 一体化架构，允许在单一系统内融合处理结构化业务数据和非结构化 AI 数据。
发展潜力巨大：结合其在 HTAP+AI、云原生等方向的明确发展路径，openGauss 在未来 AI 驱动的数据基础设施市场中有望占据重要地位。

openGauss 在向量数据库与 RAG 场景下的应用深度研究

openGauss 技术演进与 AI 能力基础

1.1 openGauss 版本迭代回顾：迈向智能与云原生

1.2 核心 AI 特性：从 AI4DB 到 DB4AI

1.3 生态系统支撑

openGauss 向量数据库能力深度解析与实战

2.1 向量数据库：AI 时代的基石

2.2 openGauss 的向量能力：datavec 扩展

2.3 实战演练：构建基于 openGauss 的向量检索引擎

2.3.1 环境准备与登录

2.3.2 向量能力启用与数据表创建

2.3.3 向量数据插入

2.3.4 IVFFlat 索引构建

2.3.5 向量相似度检索

openGauss 在 RAG 场景下的应用与性能展望

3.1 RAG 技术范式解读

3.2 构建基于 openGauss 的 RAG 流程

3.3 性能分析与业界对比

用户案例与发展趋势

4.1 典型用户场景分析

4.2 未来发展趋势展望

结论

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2.3.5 向量相似度检索

openGauss 在 RAG 场景下的应用与性能展望

3.1 RAG 技术范式解读

3.2 构建基于 openGauss 的 RAG 流程

3.3 性能分析与业界对比

用户案例与发展趋势

4.1 典型用户场景分析

4.2 未来发展趋势展望

结论

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