openGauss 在 AI、RAG 与向量数据库时代的技术破局与生态深耕

引言

最近一年多，我明显感觉到大模型落地速度越来越快，随之而来的是向量存储和 RAG（检索增强生成）的需求爆发 ------ 毕竟大模型需要 "外挂知识库" 来避免幻觉，这也让数据库行业进入了多模融合的新阶段。这次我重点评测的是 openGauss 开源数据库，尤其聚焦它 7.0 版本里的 AI 与向量特性。接下来我会从技术特性、生态成熟度、实际案例和未来趋势这几个维度，分享我的真实体验和判断。

一、 技术特性

（1）向量数据库能力：DataVec 插件的突破

openGauss 的向量能力主要靠 DataVec 插件实现，这部分我实际测试了不少场景，感受挺深。​

核心功能上，它支持 L2 欧氏距离、余弦相似度、内积三种常用的向量距离计算方式，覆盖了大多数 RAG 场景的需求。而且它有精确和近似两种检索模式 ------ 我试过用精确搜索查小批量数据，结果很全；换成近似搜索处理百万级向量时，速度明显快了不少，平衡得不错。最方便的是它支持 SQL 原生语法，比如用INSERT ... vector[]插入向量，用kNN()做检索，不用额外学新语法，对习惯 SQL 的人很友好。​

（2）AI 与数据库的深度融合

这部分是 openGauss 的最新亮点，我接触下来觉得它把 AI 和数据库的结合做得很实在，不是噱头。​

AI4DB 自治能力让运维轻松了不少。比如智能运维里的参数自调优，我之前在测试环境里故意设错几个参数，它能自动调整到合理值；慢 SQL 诊断也很准，能定位到具体的优化点。

DB4AI 原生引擎也很实用。它内置了 XGBoost、PCA 等 10 多种机器学习算法，不用再额外集成第三方库。而且整个流程是自动化的 ------ 从特征工程到模型选择、超参优化，端到端全搞定。我之前帮团队跑一个用户行为分析模型，原来手动做要一周，用它一天就完成了，效率提升特别明显。

（3）RAG 场景技术适配

openGauss DataVec 向量数据库是一个基于openGauss的向量引擎， 提供向量数据类型的存储、检索。在处理大规模高维向量数据时，能够提供快速、准确的检索结果。适用于智能知识检索、 检索增强生成 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 等各种复杂应用场景的智能应用。

DataVec支持的向量功能有：精确和近似的最近邻搜索、L2距离&余弦距离&内积、向量索引、向量操作函数和操作符。作为openGauss的内核特性，DataVec使用熟悉的SQL语法操作向量，简化了用户使用向量数据库的过程，这极大方便了RAG存储的需求。

二、 生态建设与兼容性

openGauss 的生态我关注挺久了，这次评测也特意调研了最新情况。​

社区规模增长很快，我去查社区最新数据时发现，现在已经有 820 家企业成员、7500 名开发者，全球下载量超 350 万次，能感觉到参与度越来越高。​

伙伴体系方面，硬件上它和鲲鹏服务器的协同做得很好，比如用 RDMA 技术降低 WAL（预写日志）传输延迟，我在鲲鹏服务器上测试时，数据同步速度确实比普通服务器快。解决方案也不少，比如润和软件的 AgentRUNS 平台、海量数据的 Vastbase 一体机，能覆盖不同行业的需求。​

兼容性是很多用户关心的点，openGauss 在这方面进步明显。它兼容 MySQL 协议，能够使用多种MySQL 语法特性，借助DataKit迁移工具可以实现轻松迁移。

三、 实测体验

（1）安装openGauss数据库

安装好基础系统环境以后，我们就可以安装openGauss数据库了。由于我们只是进行测评，所以选择简单的docker安装方式。

安装 Docker 需要稳定的互联网连接，具体安装教程大家可以自行上网搜索，相信一般程序员大家电脑环境上都配置有docker环境，毕竟它确实好用。

安装好后就可以借助docker安装openGauss了，首先从 Docker Hub 拉取官方 openGauss 镜像（指定版本，如最新版latest或具体版本7.0.0-RC2）：

# 拉取openGauss镜像
docker pull opengauss/opengauss:7.0.0-RC2

拉取成功后，通过docker run命令启动容器，需指定密码、端口映射、容器名称等参数：

# 运行openGauss容器（参数说明见下方）
docker run -d \
  --name opengauss-container \  # 容器名称（自定义）
  -p 5432:5432 \                # 端口映射：主机5432 -> 容器5432（openGauss默认端口）
  -e POSTGRES_PASSWORD=Gauss@123 \  # 设置数据库密码（需包含大小写字母、数字、特殊字符）
  -v /opt/opengauss/data:/var/lib/opengauss/data \  # 数据持久化（主机目录:容器目录，可选）
  opengauss/opengauss:7.0.0-RC    # 镜像名称:版本

参数说明：

-d：后台运行容器。

--name：自定义容器名称，方便后续管理。

-p：端口映射，确保主机能访问容器内的数据库。

-e POSTGRES_PASSWORD：设置 openGauss 默认用户omm的密码（必须符合复杂度要求，否则容器启动失败）。

-v：数据卷挂载（可选），避免容器删除后数据丢失（需提前创建主机目录/opt/opengauss/data，并赋予权限：mkdir -p /opt/opengauss/data && chmod 777 /opt/opengauss/data）。

接着查看容器运行状态：

# 查看容器状态（若STATUS为Up则正常运行）
docker ps | grep opengauss-container

这里可以看到容器已经运行，进入容器内部，使用gsql工具连接数据库：

# 进入容器（替换为你的容器名称）
docker exec -it opengauss-container bash
 
# 在容器内连接数据库（默认用户omm，数据库postgres，端口5432）
gsql -d postgres -U omm -p 5432 -r

现在openGauss就安装成功了，接下来我们可以进行一下体验。

输入python3，发现该镜像已经有了python环境，我们可以直接用pythonc写代码来体验。

但是由于我们启动docker镜像的时候已经映射容器内的5432端口到宿主机器的8888端口了，所以我们可以在宿主机上直接访问openGauss数据库。

（2）测试openGauss

首先，我们安装所需依赖：

pip install psycopg2-binary  # openGauss兼容PostgreSQL协议，用psycopg2连接
pip install langchain langchain-community        # RAG框架
pip install sentence-transformers  # 生成文本向量
pip install dashscope langchain-dashscope          # 调用LLM

这里我们用langchain框架实现一个简单的RAG系统进行测试：

#!/usr/bin/env python3
"""
基于 openGauss 的 RAG 系统，包含性能评估功能
"""
import os
import time
import psycopg2
import json
import statistics
from typing import List, Dict, Tuple, Optional
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.llms import Tongyi
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
import numpy as np
import dashscope

# 设置 dashscope API 密钥
dashscope.api_key = "sk-xxx"

# --------------------------
# 1. 连接 openGauss
# --------------------------
def connect_openGauss():
    return psycopg2.connect(
        host="localhost",
        port="8888",
        database="gauss01",
        user="test",
        password="Gauss@123"
    )

def create_rag_table(conn, table_name="rag_documents"):
    """创建表和 HNSW 索引"""
    with conn.cursor() as cur:
        # 使用 vector 类型替代 float[] 类型，并创建 HNSW 索引
        cur.execute(f"""
            DROP TABLE IF EXISTS {table_name};
            CREATE TABLE {table_name} (
                id SERIAL PRIMARY KEY,
                content TEXT NOT NULL,
                embedding vector(384)  -- all-MiniLM-L6-v2 生成 384 维向量
            );
            
            CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_hnsw ON {table_name} 
            USING hnsw (embedding vector_l2_ops)
            WITH (m = 16, ef_construction = 200);
        """)
        conn.commit()
    print(f"创建表 {table_name} 和 HNSW 索引成功")

# --------------------------
# 2. 文档处理：分块 + 向量
# --------------------------
def process_documents(documents):
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=300, chunk_overlap=50,
        separators=["\n\n", "\n", " ", ""]
    )
    chunks = text_splitter.split_documents(documents)

    model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
    embeddings = [model.encode(chunk.page_content).tolist() for chunk in chunks]
    return chunks, embeddings

# --------------------------
# 3. 存入 openGauss
# --------------------------
def store_embeddings(conn, chunks, embeddings, table_name="rag_documents"):
    with conn.cursor() as cur:
        for chunk, emb in zip(chunks, embeddings):
            # 使用 vector 类型，格式为 [x,y,z,...]
            emb_str = "[" + ",".join(map(str, emb)) + "]"
            cur.execute(
                f"INSERT INTO {table_name} (content, embedding) VALUES (%s, %s)",
                (chunk.page_content, emb_str)
            )
        conn.commit()
    print(f"成功存储 {len(chunks)} 个文档片段到 openGauss")

# --------------------------
# 4. 向量检索
# --------------------------
def retrieve_relevant_docs(conn, query: str, top_k: int = 3, table_name="rag_documents"):
    model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
    q_emb = model.encode(query).tolist()
    q_emb_str = "[" + ",".join(map(str, q_emb)) + "]"

    with conn.cursor() as cur:
        cur.execute(f"""
            SELECT content, embedding <-> %s AS distance
            FROM {table_name}
            ORDER BY distance
            LIMIT {top_k}
        """, (q_emb_str,))
        rows = cur.fetchall()
    
    # 返回内容和距离信息
    results = [{"content": r[0], "distance": r[1]} for r in rows]
    return results

# --------------------------
# 5. 通义千问生成回答
# --------------------------
def generate_answer(query: str, context: str) -> str:
    prompt = PromptTemplate(
        input_variables=["context", "question"],
        template="""
基于以下上下文回答问题，只使用上下文信息，不要编造内容：
上下文：{context}
问题：{question}
回答：
"""
    )
    llm = Tongyi(
        model_name="qwen-turbo",
        dashscope_api_key="sk-xxxx"   # 👈 换成你的 Key
    )
    
    # 使用 invoke 方法调用 LLM
    formatted_prompt = prompt.format(context=context, question=query)
    return llm.invoke(formatted_prompt).strip()

# --------------------------
# 6. 性能评估工具
# --------------------------
class PerformanceBenchmark:
    """RAG 性能测试工具"""
    
    def __init__(self, conn, table_name="rag_documents"):
        self.conn = conn
        self.table_name = table_name
        self.results = {
            'retrieval_times': [],
            'query_times': [],
            'embedding_times': [],
        }
    
    def benchmark_retrieval(self, query: str, iterations: int = 10, top_k: int = 3) -> Dict:
        """测试检索性能"""
        times = []
        for _ in range(iterations):
            start = time.time()
            retrieve_relevant_docs(self.conn, query, top_k, self.table_name)
            elapsed = time.time() - start
            times.append(elapsed)
        
        self.results['retrieval_times'].extend(times)
        
        return {
            'avg_time': statistics.mean(times),
            'min_time': min(times),
            'max_time': max(times),
            'median_time': statistics.median(times),
            'p95_time': self._percentile(times, 95),
            'p99_time': self._percentile(times, 99),
            'std_dev': statistics.stdev(times) if len(times) > 1 else 0,
        }
    
    def benchmark_query(self, query: str, iterations: int = 10, top_k: int = 3) -> Dict:
        """测试完整查询性能（包括检索和生成回答）"""
        times = []
        for _ in range(iterations):
            start = time.time()
            # 检索
            results = retrieve_relevant_docs(self.conn, query, top_k, self.table_name)
            context = "\n\n".join(r["content"] for r in results)
            # 生成回答
            generate_answer(query, context)
            elapsed = time.time() - start
            times.append(elapsed)
        
        self.results['query_times'].extend(times)
        
        return {
            'avg_time': statistics.mean(times),
            'min_time': min(times),
            'max_time': max(times),
            'median_time': statistics.median(times),
            'p95_time': self._percentile(times, 95),
            'p99_time': self._percentile(times, 99),
            'std_dev': statistics.stdev(times) if len(times) > 1 else 0,
        }
    
    def benchmark_embedding(self, texts: List[str], iterations: int = 5) -> Dict:
        """测试嵌入生成性能"""
        model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
        times = []
        
        for _ in range(iterations):
            start = time.time()
            model.encode(texts)
            elapsed = time.time() - start
            times.append(elapsed)
        
        self.results['embedding_times'].extend(times)
        
        return {
            'avg_time': statistics.mean(times),
            'min_time': min(times),
            'max_time': max(times),
            'median_time': statistics.median(times),
            'p95_time': self._percentile(times, 95),
            'p99_time': self._percentile(times, 99),
            'std_dev': statistics.stdev(times) if len(times) > 1 else 0,
        }
    
    @staticmethod
    def _percentile(data: List[float], percentile: float) -> float:
        """计算百分位数"""
        sorted_data = sorted(data)
        index = (percentile / 100) * (len(sorted_data) - 1)
        if index.is_integer():
            return sorted_data[int(index)]
        else:
            lower = sorted_data[int(index)]
            upper = sorted_data[int(index) + 1]
            return lower + (upper - lower) * (index - int(index))
    
    def print_summary(self):
        """打印性能测试总结"""
        print("=" * 60)
        print("性能测试总结")
        print("=" * 60)
        
        if self.results['retrieval_times']:
            print(f"检索性能 (共 {len(self.results['retrieval_times'])} 次):")
            print(f"  平均: {statistics.mean(self.results['retrieval_times']):.4f}s")
            print(f"  中位数: {statistics.median(self.results['retrieval_times']):.4f}s")
            print(f"  P95: {self._percentile(self.results['retrieval_times'], 95):.4f}s")
            print(f"  P99: {self._percentile(self.results['retrieval_times'], 99):.4f}s")
        
        if self.results['query_times']:
            print(f"\n完整查询性能 (共 {len(self.results['query_times'])} 次):")
            print(f"  平均: {statistics.mean(self.results['query_times']):.4f}s")
            print(f"  中位数: {statistics.median(self.results['query_times']):.4f}s")
            print(f"  P95: {self._percentile(self.results['query_times'], 95):.4f}s")
            print(f"  P99: {self._percentile(self.results['query_times'], 99):.4f}s")
            
        if self.results['embedding_times']:
            print(f"\n嵌入生成性能 (共 {len(self.results['embedding_times'])} 次):")
            print(f"  平均: {statistics.mean(self.results['embedding_times']):.4f}s")
            print(f"  中位数: {statistics.median(self.results['embedding_times']):.4f}s")
            print(f"  P95: {self._percentile(self.results['embedding_times'], 95):.4f}s")
            print(f"  P99: {self._percentile(self.results['embedding_times'], 99):.4f}s")

# --------------------------
# 7. 主流程
# --------------------------
def main():
    # 0）准备示例文档
    with open("openGauss_info.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write("""
openGauss 是一款开源关系型数据库，由华为主导开发，支持事务 ACID 特性。
openGauss 基于 PostgreSQL 内核优化，兼容 SQL 2011 标准，支持多种索引类型。
其主要特性包括：高可用性、高性能、安全性、易维护等。
openGauss 的默认端口是 5432，默认管理员用户是 omm。

openGauss 7.1 向量引擎实测摘要：

1. 新增流式批量写入接口，单批次可写入 10 万条向量，持续吞吐 5 万 QPS。
2. HNSW 支持在线参数调优，可动态调整 ef_search，延迟与召回率之间平衡更灵活。
3. 内置向量监控指标：检索延迟、召回率基线、索引占用，可接入 Prometheus。
4. SQL 层面新增 JSON 向量元数据列，方便和结构化数据进行联合过滤。
5. 向量迁移工具支持增量同步，跨机房恢复时间缩短到分钟级。

测试环境：2 * Intel Gold 6330、256GB 内存、NVMe SSD、openGauss 7.1 build 202412。
""")
    loader = TextLoader("openGauss_info.txt", encoding="utf-8")
    docs = loader.load()

    # 1）库连接 & 建表
    conn = connect_openGauss()
    table_name = "rag_documents"
    create_rag_table(conn, table_name)

    # 2）处理 & 存储
    chunks, embs = process_documents(docs)
    store_embeddings(conn, chunks, embs, table_name)

    # 3）检索 + 问答
    user_query = "openGauss 的默认端口是什么？"
    results = retrieve_relevant_docs(conn, user_query, top_k=3, table_name=table_name)
    context = "\n\n".join(r["content"] for r in results)
    print("---- 检索到的相关文档 ----\n", context, "\n")

    answer = generate_answer(user_query, context)
    print("问题：", user_query)
    print("回答：", answer)

    # 4）性能评估
    print("\n" + "=" * 60)
    print("开始性能评估...")
    print("=" * 60)
    
    benchmark = PerformanceBenchmark(conn, table_name)
    
    # 测试问题
    test_queries = [
        "openGauss 的默认端口是什么？",
        "openGauss 向量索引的 QPS 和延迟是多少？",
        "openGauss 支持哪些向量索引类型？",
        "HNSW 索引有什么特点？",
        "openGauss 的主要特性有哪些？"
    ]
    
    # 检索性能测试
    print("\n" + "=" * 60)
    print("1. 检索性能测试")
    print("=" * 60)
    for query in test_queries:
        print(f"\n测试问题: {query}")
        result = benchmark.benchmark_retrieval(query, iterations=10)
        print(f"  平均耗时: {result['avg_time']*1000:.2f}ms")
        print(f"  中位数: {result['median_time']*1000:.2f}ms")
        print(f"  P95: {result['p95_time']*1000:.2f}ms")
        print(f"  P99: {result['p99_time']*1000:.2f}ms")
    
    # 完整查询性能测试
    print("\n" + "=" * 60)
    print("2. 完整查询性能测试 (包含 LLM 生成)")
    print("=" * 60)
    for query in test_queries[:2]:  # 只测试前两个问题（LLM 调用较慢）
        print(f"\n测试问题: {query}")
        result = benchmark.benchmark_query(query, iterations=3)
        print(f"  平均耗时: {result['avg_time']:.2f}s")
        print(f"  中位数: {result['median_time']:.2f}s")
        print(f"  P95: {result['p95_time']:.2f}s")
    
    # 嵌入生成性能测试
    print("\n" + "=" * 60)
    print("3. 嵌入生成性能测试")
    print("=" * 60)
    test_texts = [doc.page_content for doc in docs]
    result = benchmark.benchmark_embedding(test_texts, iterations=5)
    print(f"\n测试文档数: {len(test_texts)}")
    print(f"  平均耗时: {result['avg_time']:.4f}s")
    print(f"  中位数: {result['median_time']:.4f}s")
    print(f"  P95: {result['p95_time']:.4f}s")
    
    # 打印总结
    benchmark.print_summary()
    
    print("\n" + "=" * 60)
    print("测试完成！")
    print("=" * 60)

    conn.close()

if __name__ == "__main__":
    main()

这里运行代码的时候要注意一个点，就是我们启动docker容器的时候创建的超级管理员账户omm无法直接被宿主机访问，所以需要自己再创建一个子用户来访问。创建代码如下：

CREATE USER tuser WITH PASSWORD '自己定义';
GRANT ALL PRIVILEGES TO tuser;
alter database openGauss owner to tuser;

运行结果如下：

这里为了更直观的看到openGauss的性能，专门将评测结果制作成了表，如下所示：

测试问题	平均耗时(ms)	中位数(ms)	P95(ms)	P99(ms)
openGauss 的默认端口是什么？	5269.78	5173.44	5817.48	5905.97
openGauss 向量索引的 QPS 和延迟是多少？	5177.89	5127.88	5422.51	5503.31
openGauss 支持哪些向量索引类型？	5348.63	5186.74	5999.13	6150.99
HNSW 索引有什么特点？	5286.79	5221.47	5746.26	5966.70
openGauss 的主要特性有哪些？	5723.03	5484.28	6849.24	7367.74

四、发展趋势与挑战

评测完现状，我也和行业里的人聊了聊 openGauss 的未来，有机会也有挑战。​

1. 技术演进方向很清晰：7.0 版本要实现向标融合（向量 + 标量数据）存储检索，这个功能我很期待，能简化多数据类型的处理；还规划接入图像、音视频向量处理能力，未来能支持更多多模态场景；另外会优化和 DeepSeek 等大模型的对接效率，缓解 "知识幻觉" 问题，这对 RAG 场景太重要了。
2. 市场机遇也很大：他们的目标是在非云集中式市场份额突破 20%，现在这个市场还在增长，机会不少。
3. 但挑战也不能忽视：向量生态成熟度上，和 Milvus 这种专用向量库比，openGauss 的工具链还需要完善，我测试时也发现有些工具不够丰富；开源生态竞争方面，和 MySQL 比，第三方工具差距还在，需要再补上来。

五、总结

openGauss相比于Mysql这种大众流行的数据库来讲，安装方面还是麻烦了点，如果不使用docker安装的话，需要一顿折腾，不过它的优势也十分明显，最新的版本对于Agent领域相关的适配做的不错，十分适合目前开发agent智能体的企业进行使用。

适用场景很明确：金融核心系统、企业级 RAG 应用、政务大数据分析这些场景，用 openGauss 很合适，通过官网也可以看到很多知名企业都用openGauss搭建了自己的数据库系统，期待今后有越来越多的RAG企业知识库可以使用openGauss进行搭建。