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title: Tiger Data 发布开源扩展 pg_vectorsearch，旨在提升 PostgreSQL 向量搜索的扩展性
url: https://www.dataloco.com/zh/tiger-data-pg-vectorsearch-postgresql
published: 2026-11-10T08:47:42+00:00
language: zh
section: 数据
source: https://www.infoq.com/news/2026/11/postgresql-vector-search/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=global
organizations: Tiger Data, PostgreSQL, pgvector, TimescaleDB
publisher: Dataloco
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# Tiger Data 发布开源扩展 pg_vectorsearch，旨在提升 PostgreSQL 向量搜索的扩展性

Tiger Data 发布了名为 pg_vectorsearch 的开源 PostgreSQL 扩展，目前处于 alpha 阶段。该扩展专为向量相似性搜索设计，其核心组件 PRISM 索引采用数据分区和压缩技术，取代了 pgvector 中 HNSW 索引所使用的基于图的方法，从而降低了内存需求并缩短了索引构建时间。

在 Tiger Data 使用一亿个向量进行的基准测试中，PRISM 在一台配备 128 GB 内存的机器上耗时一小时四十分完成索引构建，而 HNSW 在一台配备 512 GB 内存的机器上则耗时四十二小时。该扩展支持现有的 pgvector 列，允许应用程序无需独立数据库即可执行向量搜索。开发者需安装该扩展并在向量列上创建 PRISM 索引以利用新功能。

PRISM 将相似向量分组到分区中，并以压缩格式密集存储在数据库页面中，而非将每个向量连接到其邻居。这种方法将搜索范围缩小到相关分区，并顺序扫描压缩向量，从而避免昂贵的随机内存或磁盘访问。该索引结合了层次聚类、压缩向量以及 RaBitQ 量化技术，以减少距离计算开销，并依赖 PostgreSQL 的原生存储、日志和并发机制。

目前，增量再平衡功能尚未完全实现，频繁的数据变更可能需要重建索引以维持搜索效率。该扩展要求 PostgreSQL 18 或更高版本，当前支持最多 1968 维的向量。结合 WHERE 和 ORDER BY 的过滤向量搜索在正式版本发布前尚不支持。Tiger Data 计划将其现有的 pgvectorscale 扩展转入维护模式。