PostgreSQL

Postgres se distingue par sa fiabilité à toute épreuve et son riche ensemble de fonctionnalités : pensez à l'indexation avancée, à la prise en charge robuste de JSON et à une forte concurrence. Il est open source, hautement évolutif et permet d’effectuer des requêtes de données rapides sans nous enfermer dans des modèles propriétaires. Alternatives envisagées : MySQL : populaire, mais nous avons préféré les capacités JSON et d'indexation plus approfondies de Postgres. MongoDB : Excellent pour les schémas flexibles, mais nous avions besoin de la fiabilité de SQL. MariaDB : Semblable à MySQL, mais la communauté et l'écosystème d'extensions de Postgres nous ont conquis.

Je préfère PostgreSQL car c'est une base de données relationnelle incroyablement robuste et polyvalente à laquelle je fais confiance. L'énorme avantage, en particulier pour l'IA et les recherches récentes, est l'extension pgvector. Il me permet de stocker et d'exécuter des recherches de similarité sur les intégrations vectorielles directement dans ma base de données relationnelle principale, évitant ainsi la complexité liée à la gestion d'un système de base de données vectorielles distinct. C’est comme si vous aviez le meilleur des deux mondes sur une seule plateforme fiable.

Les opérations vectorielles natives de PGVector avec la conformité ACID de PostgreSQL fonctionnent parfaitement. Nous stockons des millions d'intégrations avec une recherche de similarité inférieure à la milliseconde en utilisant la distance cosinusoïdale. Le pooling de connexions asynchrones gère les connexions simultanées, tandis que l'indexation vectorielle rend notre requête ultra rapide. Le fait de regrouper la recherche vectorielle, la recherche en texte intégral et les données relationnelles dans une seule base de données élimine la complexité liée à la gestion de plusieurs magasins de données.