openGauss020-openGauss 向量数据库深度解析：从存储到AI的全栈优化

1 引言：向量数据的时代背景

随着人工智能、物联网、金融风控等业务的快速发展，非结构化数据（如图像、语音、文本、行为序列）已成为企业数据的主体。如何高效存储、检索和分析这类数据，成为现代数据库系统面临的重大挑战。

向量数据库 应运而生，它专门用于处理高维向量数据，支持高效的相似性搜索、聚类、分类等操作。openGauss 作为企业级关系型数据库，不仅在传统 OLTP/OLAP 场景中表现出色，也通过 DataVec 向量化执行引擎 和 DB4AI 库内人工智能引擎，实现了对向量数据的原生支持与高效处理。

2 openGauss 向量数据处理架构

2.1 行列混合存储引擎

openGauss 支持行存与列存两种存储模式，用户可根据业务特征灵活选择：

行存：适用于高并发的事务处理（OLTP），如订单、交易；

列存：适用于分析型查询（OLAP），如风控分析、用户画像；

行列混合：支持同一数据库中不同表采用不同存储方式，甚至同一查询中关联行列表。

代码示例：创建行列混合存储表

-- 创建行存表
CREATE TABLE user_transactions (
    user_id BIGINT,
    transaction_time TIMESTAMP,
    amount DECIMAL(10,2),
    merchant_id INT
) WITH (ORIENTATION = ROW);
-- 创建列存表
CREATE TABLE user_profiles (
    user_id BIGINT,
    profile_vector FLOAT8[],  -- 用户特征向量
    last_updated TIMESTAMP
) WITH (ORIENTATION = COLUMN);
-- 创建行列混合查询
SELECT ut.user_id, ut.amount, up.profile_vector
FROM user_transactions ut  -- 行存表
JOIN user_profiles up ON ut.user_id = up.user_id  -- 列存表
WHERE ut.transaction_time > NOW() - INTERVAL '1 day';

2.2 向量化执行器

执行器是向量化技术的核心。它与传统行式执行器的对比如下：

特性	传统行式执行器	openGauss 向量化执行器
处理单元	单行元祖	一批列向量（通常包括100-1000行）
函数调用	每次多次函数调用	每批一次函数调用，摊销开销
CPU 利用	指令流水线效率低	SIMD 指令集，单指令处理多数据
缓存 locality	差，访问模式随机	好，连续访问同一列数据

向量化执行的流程可以概括为：

1. 扫描：从列存表中读入数据，形成多个列向量组成的批次。
2. 计算：执行器算子（如过滤、聚合、连接）对整个向量批次进行操作。
3. 物化：将最终结果批量输出或传递给下一个算子。

代码示例：体验向量化执行的优势

-- 列存表
CREATE TABLE sensor_data (
    sensor_id INT,
    timestamp TIMESTAMP,
    temperature FLOAT8[],
    pressure FLOAT8[],
    vibration FLOAT8[]
) WITH (ORIENTATION = COLUMN);
-- 向量化查询
SELECT sensor_id, timestamp
FROM sensor_data
WHERE vector_norm(temperature) > 100.0  -- 向量范数计算
   OR vector_distance(pressure, ARRAY[101.3, 101.3, 101.3]) < 1.0;
-- 传统行式处理
-- SELECT sensor_id, timestamp 
-- FROM sensor_data 
-- WHERE temperature[1] > 100 OR temperature[2] > 100 OR temperature[3] > 100;

3 openGauss 向量数据库核心技术详解

3.1 内存优化表（MOT）与向量加速

openGauss 的 MOT（Memory-Optimized Table） 是一种全内存、无锁的存储引擎，特别适合高并发、低延迟的向量检索场景：

无锁索引：使用 Masstree、Bw-Tree 等结构，避免锁竞争；

NUMA 感知：数据分区与线程绑核，减少跨NUMA节点访问；

向量化扫描：结合DataVec，实现高速向量过滤与投影。

代码示例：创建内存优化表处理实时向量数据

-- 创建内存优化表
CREATE FOREIGN TABLE real_time_vectors (
    vector_id BIGINT,
    embedding FLOAT8[],      -- 向量嵌入数据
    category VARCHAR(50),
    created_time TIMESTAMP
) SERVER mot_server;
-- 创建向量索引
-- CREATE INDEX idx_vector_similarity ON real_time_vectors 
-- USING ivfflat (embedding) WITH (lists = 100);
-- 高频向量相似度查询
SELECT vector_id, category, 
       vector_distance(embedding, ARRAY[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]) as dist
FROM real_time_vectors 
WHERE category = 'image'
ORDER BY dist ASC
LIMIT 10;

3.2 库内AI引擎（DB4AI）

openGauss 的 DB4AI 允许用户在数据库内直接进行机器学习训练与推理，无需导出数据：

SQL接口训练模型：使用 CREATE MODEL 语句训练分类、回归、聚类模型；

向量化特征处理：支持归一化、分桶、特征交叉等预处理；

异构计算支持：可调用 Ascend、GPU 等硬件加速推理。

代码示例：使用DB4AI进行向量数据训练和推理

-- 准备数据
CREATE TABLE user_behavior_training (
    user_id INT,
    behavior_vector FLOAT8[],  -- 用户行为特征向量
    will_churn BOOLEAN         -- 是否流失标签
);
CREATE MODEL churn_prediction_model
USING logistic_regression
FEATURES behavior_vector
TARGET will_churn
FROM user_behavior_training;
SELECT user_id, 
       PREDICT BY churn_prediction_model(FEATURES behavior_vector) as churn_prob,
       behavior_vector
FROM current_user_behavior
WHERE last_active_time > NOW() - INTERVAL '1 hour';
SELECT model_name, accuracy, created_time 
FROM gs_model_warehouse;
DROP MODEL churn_prediction_model;

3.3 向量数据的加密与安全

openGauss 提供 全密态等值查询，支持在加密状态下进行向量相似度计算：

客户端加密：数据在客户端加密后传入服务器；

密文计算：服务器在不解密的情况下执行查询；

TEE 环境支持：可选硬件可信执行环境，进一步提升安全性。

代码示例：全密态向量数据处理

-- 创建全密态表
CREATE TABLE encrypted_vectors (
    vector_id BIGINT,
    encrypted_data BYTEA,    -- 加密后的向量数据
    metadata JSONB
) WITH (ENCRYPTED = true);
-- 密文等值查询
SELECT vector_id, metadata
FROM encrypted_vectors 
WHERE encrypted_equal(encrypted_data, ?);  -- 参数为加密后的查询向量

4 典型应用场景

4.1 图像与视频检索

使用 openGauss + 预训练模型（如ResNet）提取特征向量；

通过 HNSW 索引实现亿级图像库的实时以图搜图。

-- 图像特征向量存储表
CREATE TABLE image_features (
    image_id VARCHAR(64) PRIMARY KEY,
    file_path VARCHAR(255),
    feature_vector FLOAT8[],      -- CNN提取的1024维特征向量
    upload_time TIMESTAMP,
    tags TEXT[]
) WITH (ORIENTATION = COLUMN);
-- CREATE INDEX idx_image_features ON image_features 
-- USING hnsw (feature_vector) WITH (m = 16, ef_construction = 64);
SELECT image_id, file_path, 
       cosine_similarity(feature_vector, ARRAY[/* 查询向量 */]) as similarity
FROM image_features 
WHERE array_length(feature_vector, 1) = 1024  -- 确保维度一致
ORDER BY similarity DESC
LIMIT 20;
SELECT image_id, 
       vector_norm(feature_vector) as vector_magnitude,
       array_length(tags, 1) as tag_count
FROM image_features 
WHERE vector_norm(feature_vector) BETWEEN 0.8 AND 1.2;

4.2 金融风控实时决策

结合行存表处理交易流水，列存表分析用户行为向量；

使用 MOT 内存表实现规则引擎 + 模型评分的实时风控。

-- 行存，高并发写入
CREATE TABLE transaction_stream (
    tx_id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    user_id BIGINT,
    amount DECIMAL(15,2),
    merchant_id INT,
    location POINT,
    transaction_time TIMESTAMP DEFAULT NOW()
) WITH (ORIENTATION = ROW);
-- 列存
CREATE TABLE user_behavior_vectors (
    user_id BIGINT PRIMARY KEY,
    transaction_pattern FLOAT8[],      -- 交易模式向量
    device_behavior FLOAT8[],          -- 设备行为向量
    risk_score FLOAT,
    last_updated TIMESTAMP
) WITH (ORIENTATION = COLUMN);
SELECT ts.tx_id, ts.user_id, ts.amount,
       ubv.risk_score,
       vector_distance(ubv.transaction_pattern, 
           compute_current_pattern(ts.user_id)) as pattern_deviation
FROM transaction_stream ts
JOIN user_behavior_vectors ubv ON ts.user_id = ubv.user_id
WHERE ts.amount > 10000  -- 大额交易
   OR vector_distance(ubv.transaction_pattern, 
       compute_current_pattern(ts.user_id)) > 0.8;  -- 行为异常
CREATE FOREIGN TABLE risk_rules (
    rule_id INT,
    rule_name VARCHAR(100),
    condition SQL_EXPRESSION,
    risk_level INT
) SERVER mot_server;

4.3 物联网时序数据分析

列存表存储传感器向量数据；

使用 DB4AI 进行异常检测、预测性维护。

-- 传感器时序数据
CREATE TABLE sensor_time_series (
    device_id VARCHAR(50),
    timestamp TIMESTAMP,
    sensor_readings FLOAT8[],        -- 多传感器读数向量
    status_code INT
) WITH (ORIENTATION = COLUMN, COMPRESSION = HIGH);
-- 异常检测
CREATE MODEL sensor_anomaly_model
USING isolation_forest
FEATURES sensor_readings
FROM sensor_time_series
WHERE timestamp > NOW() - INTERVAL '30 days';
SELECT device_id, timestamp, sensor_readings,
       PREDICT BY sensor_anomaly_model(FEATURES sensor_readings) as anomaly_score
FROM sensor_time_series
WHERE timestamp > NOW() - INTERVAL '1 hour'
  AND PREDICT BY sensor_anomaly_model(FEATURES sensor_readings) > 0.7;
SELECT device_id,
       date_trunc('hour', timestamp) as hour_bucket,
       vector_avg(sensor_readings) as avg_readings,
       vector_stddev(sensor_readings) as variability
FROM sensor_time_series
WHERE timestamp > NOW() - INTERVAL '24 hours'
GROUP BY device_id, hour_bucket;

5 未来技术方向

openGauss 在向量数据库方向的未来演进包括：

更智能的向量索引：结合学习型索引（Learned Index）优化存储与检索；

软硬协同优化：持久化内存（PMem）、DPU 等新硬件的深度融合；

自优化查询器：基于强化学习的向量查询路径自适应选择。

6 总结

openGauss 通过 行列混合存储、DataVec 向量化引擎、MOT 内存表、DB4AI 库内AI 等核心技术，构建了一个既能处理传统关系型数据，又能高效处理向量数据的 统一数据平台。在企业数字化转型、AI 落地的背景下，openGauss 为企业提供了 高性能、高安全、易运维 的向量数据解决方案。

六大核心价值重塑数据处理范式

1. 极致的性能体验

openGauss通过向量化执行引擎彻底改变了传统的数据处理模式。基于列存的向量化处理不仅大幅减少了函数调用开销，更重要的是充分利用了现代CPU的SIMD指令级并行能力，使得分析型查询的性能提升数倍甚至数十倍。配合MOT内存表的无锁设计和NUMA感知优化，在风控、推荐等实时场景中能够实现毫秒级的向量相似度计算。

2. 真正的AI原生支持

DB4AI引擎的引入是openGauss区别于传统数据库的重要标志。它使得机器学习训练和推理过程可以直接在数据库内完成，避免了繁琐的数据导出、转换和加载过程。这种"数据不动、计算动"的理念不仅大幅提升了效率，更重要的是保证了数据安全和一致性，为AI应用的快速迭代提供了坚实基础。

3. 完善的安全保障体系

从客户端加密到全密态等值查询，再到TEE可信执行环境支持，openGauss构建了完整的向量数据安全防护体系。这在金融、政务等对数据安全要求极高的场景中具有不可替代的价值，使得企业能够在保障数据隐私的前提下充分利用向量数据的价值。

4. 灵活的架构适应性

行列混合存储引擎使得openGauss能够同时胜任OLTP和OLAP两种截然不同的工作负载。这种灵活性在实际业务场景中极具价值------企业无需为不同的业务需求维护多套数据库系统，大大降低了架构复杂度和运维成本。

5. 深度的软硬协同优化

openGauss在硬件适配方面的投入使其能够充分发挥现代硬件平台的潜力。从ARM架构的鲲鹏处理器到昇腾AI加速卡，从NUMA架构优化到持久化内存支持，这种深度的软硬协同优化为企业提供了面向未来的性能扩展路径。

6. 显著的总拥有成本优势

通过AI4DB技术实现的自运维、自调优能力，大幅降低了数据库的运维复杂度。自动化的参数调优、索引推荐、异常检测等功能不仅提升了系统稳定性，更重要的是释放了DBA的生产力，使其能够专注于更高价值的业务创新工作。

openGauss通过其全面的向量数据处理能力，为企业数字化转型和AI落地提供了坚实的技术基础。在这个数据驱动创新的时代，选择合适的技术平台将在很大程度上决定企业的竞争力和发展潜力。openGauss正是这样一个值得深入研究和投入的优秀平台。