Langchain-Chatchat数据库选型对比：PostgreSQL vs MySQL
在构建本地化知识库问答系统时，一个常被低估但至关重要的技术决策是——底层用哪个数据库？
随着 Langchain-Chatchat 这类开源项目逐渐成为企业私有知识管理的首选方案，越来越多团队开始将 TXT、PDF、Word 等文档导入系统，实现离线语义检索与智能问答。这类系统的魅力在于：不依赖公网、保障数据隐私、响应速度快。
但当文档量从几十页增长到上万页时，一个问题浮出水面：为什么同样的模型配置，有的系统秒级返回结果，有的却卡顿甚至超时？
答案往往藏在数据库里。
Langchain-Chatchat 的核心流程是“文档分块 → 向量化 → 存储 → 相似性检索 → 生成回答”。其中，“存储”和“检索”两个环节直接受限于数据库的能力。而在这一步，PostgreSQL 和 MySQL 的表现可谓天壤之别。
我们不妨先看一个真实场景：
假设你正在为公司搭建内部技术文档助手，收录了 5000 多份开发手册、API 文档和会议纪要。用户提问：“如何配置 Redis 集群的主从同步？”系统需要快速定位最相关的几段文本，并交给大模型组织语言作答。
如果使用MySQL，整个过程可能是这样的：
- 查询触发后，应用层不得不先把成千上万个 embedding 向量从数据库拉取出来；
- 在内存中逐个计算余弦相似度；
- 排序后选出 Top-K 结果。
这就像为了找一本参考书，把图书馆所有书都搬回家翻一遍——效率可想而知。
而换成PostgreSQL + pgvector，情况完全不同：
- 数据库本身就支持向量类型和近邻搜索；
- 一条 SQL 就能完成“查找最近似的向量”操作；
- 利用 HNSW 索引，毫秒级返回结果。
这才是真正的“智能检索”。
那么，这两种数据库到底差在哪？为什么 PostgreSQL 更适合 AI 场景？我们不妨深入拆解。
先来看 PostgreSQL 的杀手锏。
PostgreSQL 不只是一个关系型数据库，它更像一个可编程的数据平台。它支持 JSONB、数组、范围类型、自定义函数，甚至可以通过扩展插件添加新功能。这种灵活性让它天然适配现代 AI 应用的需求。
尤其关键的是pgvector扩展。这个由工程师 Andrew Kane 开发的开源插件，让 PostgreSQL 原生支持高维向量存储与相似性搜索。它被 LangChain 官方直接集成，意味着你可以用标准接口无缝对接。
具体怎么工作？
当你调用 LangChain 的PGVector类时，它会在 PostgreSQL 中创建一张表，结构大致如下：
CREATE TABLE langchain_pg_embedding ( id UUID PRIMARY KEY, collection_id UUID, embedding vector(1536), -- 可定义维度 document TEXT, cmetadata JSONB );注意那个embedding vector(1536)字段——这不是字符串也不是 BLOB，而是真正的向量数据类型。你可以对它建立 HNSW 或 IVFFlat 索引，实现高效的近似最近邻（ANN）查询。
查询语句也极其简洁：
SELECT document FROM langchain_pg_embedding ORDER BY embedding <-> '[0.1, 0.5, ...]'::vector LIMIT 5;那个<->操作符就是余弦距离或欧氏距离的内置运算，完全在数据库内核层执行，无需传输大量数据到应用端。
这意味着什么？
- 减少网络开销：不再需要把几 MB 的向量数据反复传输；
- 降低内存压力：避免 Python 进程因加载全量向量而 OOM；
- 提升并发能力：多个用户同时查询也不会拖垮服务。
而且，PostgreSQL 本身具备完整的 ACID 特性、MVCC 并发控制和 WAL 日志机制，确保你在上传文档、切分文本、写入向量的过程中不会出现数据不一致。这对生产环境至关重要。
再来看看实际代码如何体现这一优势。
from langchain_community.vectorstores import PGVector from langchain_openai import OpenAIEmbeddings # 连接字符串示例 CONNECTION_STRING = "postgresql+psycopg2://user:password@localhost:5432/chatchat_db" COLLECTION_NAME = "knowledge_chunks" embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002") # 一行代码启用 JSONB 元数据 + 向量索引 store = PGVector( connection_string=CONNECTION_STRING, collection_name=COLLECTION_NAME, embedding_function=embeddings, use_jsonb=True # 支持灵活元数据查询 ) # 添加文本块 texts = ["这是关于人工智能的介绍", "Langchain-Chatchat 支持本地部署"] metadatas = [{"source": "doc1.pdf", "page": 1}, {"source": "doc2.docx", "page": 3}] store.add_texts(texts=texts, metadatas=metadatas)这段代码看似简单，背后却是整套架构的胜利。你不需要额外部署 Milvus、Pinecone 或 FAISS 服务，也不用手动维护向量与文本的映射关系。所有东西都在一个数据库里，统一备份、统一权限、统一监控。
反观 MySQL，就显得力不从心了。
虽然 MySQL 是世界上最流行的开源数据库之一，尤其在 Web 开发领域有着深厚的生态基础，但它本质上是为事务处理设计的，而非 AI 工作负载。
它没有原生向量类型。你要存 embedding，只能序列化成 BLOB 或 TEXT 字段。比如这样：
CREATE TABLE chunks ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, text TEXT, embedding BLOB, -- 实际是 float32 数组转成 bytes source VARCHAR(255), page INT );看起来也能存，但问题来了：怎么查？
MySQL 不支持向量运算。你无法在 SQL 里写“找出最相似的向量”，只能把所有embedding字段读出来，在 Python 里用numpy或sklearn计算 cosine similarity。
import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity query_vec = np.array(embeddings_model.embed_query("AI 发展趋势")).reshape(1, -1) all_vectors = load_all_embeddings_from_mysql() # O(n) 全表扫描！ similarities = cosine_similarity(query_vec, all_vectors)[0] top_k_idx = np.argsort(similarities)[-5:][::-1]这种方法的时间复杂度是 O(n)，数据量一上去，延迟立刻飙升。100 条记录可能还行，10000 条呢？每次查询都要加载上百 MB 数据进内存，不仅慢，还容易把服务搞崩。
有人会说：“我可以加缓存啊，或者用 FAISS 做外置索引。”
没错，但这已经偏离了初衷。
Langchain-Chatchat 的价值之一就是轻量、一体化、易于部署。一旦你为了弥补 MySQL 的缺陷而去引入 Redis 缓存、FAISS 索引、定时同步任务……系统复杂度指数级上升，运维成本也随之暴涨。
更别说这些组件之间的数据一致性问题：万一 FAISS 索引没更新，查出来的结果就不准了；数据库删了数据，向量库却没同步删除，就成了“幽灵条目”。
相比之下，PostgreSQL 的一体化架构反而成了降本增效的关键。
当然，MySQL 并非一无是处。
如果你只是做个 Demo，文档只有几十页，服务器资源紧张，团队又特别熟悉 MySQL，那短期用它也没问题。它的启动速度快、内存占用低、主从复制成熟，在轻量级场景下依然可靠。
但如果你考虑的是长期演进，比如未来要接入图像嵌入、语音检索、多模态搜索，或者希望系统能稳定支撑数百人日常使用，那么 PostgreSQL 显然是更具前瞻性的选择。
它的扩展能力远超想象：
- 通过PostGIS插件支持地理空间查询；
- 通过jsonb实现灵活的元数据标签体系；
- 通过Citus扩展实现分布式水平分片；
- 甚至可以连接外部数据源（如 CSV、API），做联邦查询。
这些都不是“炫技”，而是为企业级知识库预留的成长空间。
回到最初的架构图：
[原始文档] ↓ 分块处理 [文本片段] ↓ 嵌入模型 [Embedding 向量] → [数据库] ↑↓ [向量检索 / 相似性查询] ↓ [LLM 生成回答]数据库在这里不只是“存数据的地方”，它是整个知识流动的枢纽。它的能力边界，决定了系统的智能上限。
当你要求系统“理解语义”时，数据库必须能处理“语义”的载体——也就是向量。
而在这方面，PostgreSQL 已经走在了前面。
事实上，不只是 Langchain-Chatchat，如今主流的 RAG（检索增强生成）框架都在拥抱 PostgreSQL。Supabase 推出内置pgvector的云服务，TimescaleDB 加入向量支持，就连一些传统数仓也开始集成 ANN 功能。这说明一个趋势正在形成：未来的数据库，必须懂向量。
所以，当你在部署 Langchain-Chatchat 时，不妨问自己一个问题：你是想现在省点事，还是想未来少踩坑？
如果是前者，MySQL 能让你快速跑起来；
如果是后者，PostgreSQL 才是真正的长期主义选择。
最终结论很清晰：
对于任何涉及大规模语义检索、追求系统简洁性与可维护性的场景，PostgreSQL 是优于 MySQL 的技术路径。它不仅能解决当前的性能瓶颈，更为后续的功能演进提供了坚实底座。
这种高度集成的设计思路，正引领着智能知识系统向更可靠、更高效的方向演进。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
