1-PG成为VibeCoding的首选搭配-萧少聪.pdf

1、PG PG 成为成为 Vibe Coding Vibe Coding 的首选搭配的首选搭配AI Agent 开发大道至简开源生态大会暨开源生态大会暨PostgreSQLPostgreSQL高峰论坛高峰论坛以开源之道见致远之志Vibe Coding 的烦恼烦恼Tokens焦虑焦虑One SQL 事半功倍事半功倍10 天天 5W 行行统统一数据数据，快人快人一步步AI无死角无死角PG：AI(爱爱)的首选首选有边界更放心有边界更放心目录CONTENTS开源生态大会暨开源生态大会暨PostgreSQLPostgreSQL高峰论坛高峰论坛以开源之道见致远之志-数据同步成本增加-查询被迫拆分-延迟不可控-

2、运维复杂度上升 能否延后引入第二个数据库能否延后引入第二个数据库?初期：一个初期：一个数据库数据库就足够就足够 结果结果：系统复杂度逐步上升：系统复杂度逐步上升 功能增加：功能增加：JSONJSON 功能增加：搜索功能增加：搜索 功能增加：功能增加：AIAI每一步每一步决策在当下都很合决策在当下都很合理理为什么系统会从1个数据库变成5个?大多数应用，本质是4类数据问题这四类数据问题，已经覆这四类数据问题，已经覆盖了大多数现代系统的核心需求。盖了大多数现代系统的核心需求。时序持续写入的事件流日志/埋点/监控图关系问题权限/依赖/路径分析向量AI 场景Embedding/RAG/相似查询JSON半

3、结构化数据用户信息/配置/动态字段Vibe Coding：Tokens焚化炉，写错、改错、无限循环Top Panel(The Multi-DB Trap)Application数据同步与复制数据同步与复制Bottom Panel(The Unified Approach)Application !传统：每类问题一个数据库传统：每类问题一个数据库。结果：系统被拆分，跨系结果：系统被拆分，跨系统统 查询复杂。查询复杂。TokensTokens膨胀膨胀SQLSQL all in one!all in one!省省TokensTokens，易维护易维护文档文档DBDB搜索搜索DBDB向量向量DBDB*

4、？Vibe Coding 的烦恼烦恼Tokens焦虑焦虑One SQL 事半功倍事半功倍10 天天 5W 行行统统一数据数据，快人快人一步步AI无死角无死角PG：AI(爱爱)的首选首选有边界更放心有边界更放心目录CONTENTS开源生态大会暨开源生态大会暨PostgreSQLPostgreSQL高峰论坛高峰论坛以开源之道见致远之志Timescale时序数据能力 一套系统，多种模型一套系统，多种模型PostgreSQL One SQL Vibe Coding 事半功倍 JSONB 文档模型能力文档模型能力PGQ(v19)图查询能力 pgvector 向量检索能力OntologyAlpha：10

5、人天 50000 行代码交互层 计算层 存储层(核心):PostgreSQL原生多模态存储“不仅是存储，更是一个会思考的大脑。计算与存储在毫秒级内完成事务交互。”存 储 层(核 心):PostgreSQL原生多模态存储Async WorkersPython安全沙箱Next.js 可视化工作台DEMO：Ontology本体基础架构DEMO：Ontology本体涟漪效应DEMO：Ontology本体知识摄取开发阶段，总投入：82工时，约10人天（前期规划调研无统计）OntologyAlpha v0.1.0 0.5.2项目研发投入Vibe Coding 的烦恼烦恼Tokens焦虑焦虑One SQL

6、事半功倍事半功倍10 天天 5W 行行统统一数据数据，快人快人一步步AI无死角无死角PG：AI(爱爱)的首选首选有边界更放心有边界更放心目录CONTENTS开源生态大会暨开源生态大会暨PostgreSQLPostgreSQL高峰论坛高峰论坛以开源之道见致远之志pgvectorscale 提升 PostgreSQL 向量能力 基 础 pgvector 扩展 pgvectorscale High Low/Medium HNSW 索引 优化的DiskANN+量化 挑战：内存消耗大，难以扩展至亿级数据挑战：内存消耗大，难以扩展至亿级数据 优势：基于磁盘索引，支持