在 Cloud SQL for PostgreSQL 上启用 pgvector

本文档记录了如何在 Google Cloud SQL (PostgreSQL 13+) 实例上启用 pgvector 扩展,以支持向量数据库功能(如向量存储和相似度搜索)。

1. 简介

pgvector 是 PostgreSQL 的一个开源扩展,用于存储和查询向量嵌入(Vector Embeddings)。Google Cloud SQL 已经内置了对该扩展的支持。

此外,Google 还提供了专有的性能优化(ScaNN 索引),可以通过配置 Flags 开启。

2. 操作步骤

启用过程分为两个部分:基础设施配置(Terraform)和数据库内部配置(SQL)。

2.1 步骤一:启用 Google 向量辅助优化 (Terraform)

为了获得更好的向量搜索性能(特别是支持 ScaNN 索引),建议在 Cloud SQL 实例级别启用 cloudsql.enable_vector_assist 标志。

操作: 修改 Terraform 代码 (instance.tf),在 google_sql_database_instancesettings 块中添加 database_flags

hcl 复制代码
resource "google_sql_database_instance" "main" {
  # ... 其他配置 ...
  
  settings {
    # ... 其他配置 ...

    # 添加以下 Flag
    database_flags {
      name  = "cloudsql.enable_vector_assist"
      value = "on"
    }
  }
}

应用更改:

执行 terraform apply

⚠️ 注意 :修改数据库 Flags 通常会触发 Cloud SQL 实例重启,请在维护窗口进行操作。

2.2 步骤二:安装扩展 (SQL)

基础设施配置完成后,还需要在具体的数据库中"安装"扩展。这一步必须通过连接数据库执行 SQL 命令来完成,无法直接通过 Terraform 资源(除非使用专门的 postgresql provider)完成。

连接数据库:

你可以通过 Cloud SQL Auth Proxy、Bastion Host 或配置好的 Envoy 代理连接到数据库。

bash 复制代码
psql -h [DB_IP] -p 5432 -U [USERNAME] -d [DB_NAME]

执行安装命令:

psql 提示符下执行:

sql 复制代码
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

验证安装:

执行 \dx 查看已安装的扩展:

复制代码
default_db=> \dx
                                      List of installed extensions
  Name   | Version |   Schema   |                     Description
---------+---------+------------+------------------------------------------------------
 plpgsql | 1.0     | pg_catalog | PL/pgSQL procedural language
 vector  | 0.8.0   | public     | vector data type and ivfflat and hnsw access methods
(2 rows)

看到 vector 出现在列表中即表示成功。

3. 常见问题 (FAQ)

Q: 我需要下载 pgvector 的安装包吗?
A: 不需要。Cloud SQL 的系统镜像中已经预装了 pgvector 的二进制文件。你只需要执行 CREATE EXTENSION 命令来在你的数据库中启用它。

Q: cloudsql.enable_vector_assist 是必须的吗?
A: 不是强制的,但强烈推荐。它启用了 Google 对向量搜索的底层优化(如 ScaNN 索引支持),能显著提升查询性能。如果不开启,你只能使用标准的 HNSW 或 IVFFlat 索引。

Q: 支持哪些 PostgreSQL 版本?
A: pgvector 支持 PostgreSQL 11+,但 Google 的 vector_assist 优化通常在较新的版本(如 PG 13, 14, 15+)中支持更好。本项目使用的是 PostgreSQL 13。

相关推荐
roman_日积跬步-终至千里18 小时前
【资源控制】自助查询的智能路由
java·大数据·数据库
SelectDB18 小时前
无锡锡商银行 数据仓库演进:Apache Doris / SelectDB 的技术能力与实践
数据库
SelectDB18 小时前
雨润集团 统一实时数据仓库:Apache Doris / SelectDB 的技术能力与实践
数据库
SelectDB19 小时前
天翼云 Iceberg 湖仓一体:Apache Doris / SelectDB 的技术能力与实践
数据库
l12586519 小时前
# RAG重排序实战:硅基流动bge-reranker-v2-m3在线API vs 本地CrossEncoder,一篇讲透两种方案
数据库·人工智能·python·深度学习·算法·机器学习·langchain
张洛闻Eren19 小时前
MySQL 管理复制拓扑【MySQL第四课】
linux·运维·数据库·mysql
西安景驰电子20 小时前
《PTP精确时间协议系列》第二篇:工程部署、调试与性能优化
运维·服务器·网络·数据库·windows·性能优化
xrkhy20 小时前
redis-shake的使用windows版本
数据库·windows·redis
小王C语言21 小时前
MySQL 内置函数:日期函数、字符串函数、数学函数、其他函数
数据库·mysql
ClouGence1 天前
当 AI 开始直接操作数据库,传统数据库管理工具还有必要吗?
数据库·后端·agent