PostgreSQL

Postgres zeichnet sich durch seine grundsolide Zuverlässigkeit und seinen umfangreichen Funktionsumfang aus – denken Sie an erweiterte Indizierung, robuste JSON-Unterstützung und starke Parallelität. Es ist Open Source, hoch skalierbar und sorgt dafür, dass unsere Datenabfragen schnell sind, ohne uns an proprietäre Modelle zu binden. In Betracht gezogene Alternativen: MySQL: Beliebt, aber wir bevorzugten die tieferen JSON- und Indizierungsfunktionen von Postgres. MongoDB: Hervorragend geeignet für flexible Schemata, aber wir brauchten die Zuverlässigkeit von SQL. MariaDB: Ähnlich wie MySQL, aber die Community und das Erweiterungs-Ökosystem von Postgres haben uns überzeugt.

Ich bevorzuge PostgreSQL, weil es eine unglaublich robuste und vielseitige relationale Datenbank ist, der ich vertraue. Der große Vorteil, insbesondere für KI- und Suchanwendungen, ist in letzter Zeit die pgvector-Erweiterung. Damit kann ich Ähnlichkeitssuchen für Vektoreinbettungen direkt in meiner relationalen Hauptdatenbank speichern und ausführen, wodurch die Komplexität der Verwaltung eines separaten Vektordatenbanksystems vollständig vermieden wird. Es fühlt sich an, als hätte man das Beste aus beiden Welten auf einer zuverlässigen Plattform.

Die nativen Vektoroperationen von PGVector mit der ACID-Konformität von PostgreSQL funktionieren perfekt. Wir speichern Millionen von Einbettungen mit einer Ähnlichkeitssuche im Submillisekundenbereich unter Verwendung des Kosinusabstands. Das asynchrone Verbindungspooling verarbeitet gleichzeitige Verbindungen, während die Vektorindizierung unsere Abfrage superschnell macht. Durch die Vektorsuche, Volltextsuche und relationalen Daten in einer Datenbank entfällt die Komplexität der Verwaltung mehrerer Datenspeicher.