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_instance 的 settings 块中添加 database_flags。
hcl
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
psql -h [DB_IP] -p 5432 -U [USERNAME] -d [DB_NAME]
执行安装命令:
在 psql 提示符下执行:
sql
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
验证安装:
执行 \dx 查看已安装的扩展:
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。