中国数据库开源峰会深度评测与收获指南

2026-06-27阅读 0热度 0

开源

4月27日至28日，HOW2026中国数据库开源发展峰会暨PostgreSQL高峰论坛在山东济南山东大厦召开，主题为“以开源之道，行致远之志”。会上分享的内容密集而扎实，其中一组数据让人印象深刻——到2060年，将面临8个年轻人照顾10个老年人的局面。根据《中国银发经济发展报告（2024）》蓝皮书数据，目前我国银发经济规模在8万亿元左右，约占GDP的6%，到2035年有望达到30万亿元，占GDP的10%。

关于银发经济，有一个观点特别值得注意：《老无所“依”》——这里的“依”不是依靠的依，而是依据的依。这一代老年人，因为剧烈的社会变革和多重制度断层，呈现出前所未有的复杂结构，成为异质性最强的一代人。现在处于AI时代，不能把所有老年人当成一个整体来观察。他们的收入还算说得过去，身体机能有一定退化，但事实是，很多老年人根本不想彻底退休。老年人消费重心是医疗保健和便利服务。根据中国城乡老年人生活状况调查，28.1%的老年人愿意从事有收入的工作，而且已经有不少人在行动了——城镇有14.4%的老年人实现了再就业，农村更是达到24.5%。为什么老年人还想工作？因为现在的老年人比以前更有精力，也更有能力，继续发光发热。

01、观察老年群体的两个维度：资源和能力

02、这一代老年人，可能是异质性最强的一代人

03、一个全新的市场，正在拉开帷幕

04、中国消费的下半场：银发成为主流

所有叱咤风云的前辈，都将面临人生一战；
这一战胜利，才是圆满；
这一战失败，则前功尽弃；
这一战就是能量传承

活动之余，结识了不少新朋友。大家一起跑步、沟通，共同体验了运动带来的快乐与成长，为生活增添了更多乐趣和活力，也增进了彼此的感情。

另一个讨论焦点是，如何利用话题中的核心——打造企业的私有云平台，并围绕AI与数据库的结合展开。具体来说，如何服务于企业大量AI系统应用后的数据库部署，如何利用PostgreSQL的向量计算能力支持大模型场景，以及如何在私有云上使用更少的资源提供更高效的数据库服务，帮助企业在AI时代降本增效。

特别是PG分会副秘书长魏老师的专题讲座《PostgreSQL与AI的融合演进》，关于如何打造下一代AI Agent的统一多模智能数据底座，干货满满，让人受益匪浅：

智能体的“记忆”难题：我们需要什么样的记忆底座？核心瓶颈在于AI Agent的崛起，让高效、可靠、可扩展的记忆系统成为AI应用落地的核心瓶颈。大模型上下文窗口有限，无法承载所有历史信息、用户偏好与知识库。业界主流的记忆方案（专用向量库、分布式缓存、文件存储）均存在架构复杂、数据同步困难、一致性风险高等共同挑战，难以支撑智能体的高效运转。PostgreSQL AI生态全景概览中，向量核心生态（基石）核心组件包括pgvector、pgvectorscale、pg_embedding、pgvecto.rs，核心能力：向量存储、ANN检索、多模态匹配、百亿级数据扩展支撑。库内AI/ML智能生态核心组件：PostgresML、Apache MADlib、pgsql-ai，核心能力：SQL原生ML训练推理、LLM无缝集成、特征工程自动化处理。工程化配套与多模态增强核心组件：pg_partman、pg_cron、PostGIS、TimescaleDB，核心能力：自动分区、定时任务、空间/时序/文本全类型数据的高性能处理。

基础构建：pgvector — 向量存储的基石。核心功能：提供标准vector数据类型，支持最高16000维度向量存储，内置7种距离度量，支持IVFFlat/HNSW索引。适用场景：中小规模向量检索业务、AI Agent记忆存储、RAG知识库场景，以及对数据一致性有强要求的企业级AI应用。pgvector核心全流程如下：

-- 1. 安装并启用pgvector扩展
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

-- 2. 创建AI记忆表（适配OpenAI text-embedding-3-small模型）
CREATE TABLE agent_memories (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    content TEXT NOT NULL,
    embedding vector(1536),
    tags JSONB,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

-- 3. 创建HNSW索引（生产环境首选）
CREATE INDEX idx_memories_embedding_hnsw ON agent_memories USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

-- 4. 核心语义检索SQL（余弦相似度排序）
SELECT content, 1 - (embedding <=> query_embedding) AS cosine_similarity
FROM agent_memories
ORDER BY embedding <=> query_embedding
LIMIT 5;

-- 5. 结构化 + 向量混合查询（PG核心优势）
SELECT content, 1 - (embedding <=> query_embedding) AS cosine_similarity
FROM agent_memories
WHERE tags @> '{"type": "user_preference"}'
ORDER BY embedding <=> query_embedding
LIMIT 10;

PostgreSQL多模态 × AI Agent综合体系架构，构建统一多模智能数据底座：