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AI 正以前所未有的速度渗透进每一个角落，“数据+智能”的化学反应，数据库与 AI 的深度融合，正在重塑我们对数据库设计与应用的想象。以 PostgreSQL 为核心的开源技术大会 HOW 2026 将于 4 月 27~28 日于济南举办，这是第一期「Yolanda 科技见闻」与 HOW 2026 大会的特别联动直播。

（Yolanda ）邀请三位大会出品人，前 PostgreSQL 分会会长及中文社区主席、IvorySQL 专家顾问委员

，佰晟智算（深圳）技术有限公司联合创始人 CEO、IvorySQL 专家顾问委员

，独立开源贡献者、 igsty 作者、IvorySQL 专家顾问委员

，围绕数据库演进、AI 时代的变量、DBA 发展路径等话题进行了一场深度对话。

当 PostgreSQL 遇见 AI，数据库和 AI 正在发生化学反应

最近几年 AI 应用大爆发，我们发现关注 PostgreSQL 的人越来越多，PG 不再是一个存储数据的地方，这个诞生于 30 多年前的关系型数据库，正在成为 AI 时代最炙手可热的数据底座。这背后，是一场关于数据库如何与 AI 共生的深刻变革。

我一直在追踪 PG 生态，关注整个数据库生态的快速演进。一个很明显的信号是 2023 年初，PG 正好赶上了 ChatGPT 发布之后的 RAG（检索增强生成）浪潮。具体来说，Neon 和 Supabase 这两个 PG 生态公司敏锐地发现：向量嵌入可以存储在数据库中进行相似性检索。这就等于范式被开发出来了，而 PG 生态里有一个 PGVector 扩展在 2021 年就已问世，正好赶上了这波浪潮。这之后，很多需要用到向量数据库的地方，就开始使用 PG 了。

Stack Overflow 有一个连续 7 年的开发者调研，我们从中去看 PG 的使用率和流行度，发现在 2023 年左右出现了一个爆炸式的阶跃增长。2023 年是一个分水岭，向量数据库这一波带飞了 PG，AI 把 PG 的增长拉到了一个新阶段。

我觉得未来 PG 会是一个非常重要的工具，或者说是

。其实在刚刚过去的 2025 年，我观察到这样一种情况，有些原生的 AI Agent 应用，并不一定在用 PG。我们重新去看这种情况，发现这样的应用大多跟传统业务没有直接关系，有很多新尝试。但当这个 Agent 做到一定程度以后，或者说 Agent 的使用达到一定规模后，就必须跟传统的业务进行整合，这时候 PG 又会成为一个最佳选择，因为它天生把向量和标量整合了在一起，有足够强大的体系级底座，不管在权限还是在各种功能整合上，它都可以通过一个数据底座帮助开发者解决各种问题。

我从 Agent 应用开发的角度发现，最开始阶段基本不用考虑数据库。当数据积累到一定体量，且开始出现各种各样的问题时，

PG 已经是做 AI Agent 的最佳起步数据底座了

。再加上它的分布式特性，丰富的扩展能力，当数据量更大的时候，也有很多解决办法。当然了，对于一些特殊应用，也需要专门的 AI 数据库或者处理方法，我相信整个世界就是开源开放的。

黑格尔说过，任何一个伟大的历史事件都会发生两次。我想第一次就是 2023 年的 OpenAI ChatGPT，第二次就是去年的 DeepSeek。这两次历史事件发生以后，AI 浪潮就已经真正地进入到我们的生活中。其实 2023 年最开始用向量数据库的时候，我的一些项目没用 PG。但是后来我发现，很多宣称是 AI 原生数据库的，用起来并不方便，因为我不仅仅是要处理向量，我还要处理地理信息、图数据、时序数据等等，这时候就发现还是得用 PG，所有的数据都可以放在一个数据库里面，整个应用架构就简化了很多。再往后，PG 的插件架构又带来了更多、更大的可能性，我觉得这是 PG 非常独特且强大的方面。

数据库不是海马体，而是 AI 的状态平面

社区里有人把数据库比作 AI 的海马体，数据存储在哪里，智能就在哪里生长。比喻的目的往往不是为了准确，而是多一种理解维度。AI 时代，数据库的价值到底是怎样的？具体场景下怎么选择？

如果用海马体这个概念的话，我会把数据库里的一个组件比喻成海马体，比如向量查询引擎，或者是全文检索引擎这样的组件。整个数据库其实就相当于大脑本身或者至少是记忆部分，一个数据库有各种各样的引擎，比如向量查询、全文检索、地理空间、存储、事务等等，他们一起来完成一个完整的工作，所以数据库更像是一个 AI 的状态平面。

顺着海马体的比喻，这里展开说说 PGVector 这样的向量组件/扩展。PGVector 最开始是 2021 年的时候，一个社区的个人爱好者自己做的一个项目，后来大厂投入了很多资源，让它成为了一个生产级别的向量组件。和这几年的很多专门的向量数据库对比，PGVector 实现了同样的 SOTA 级性能表现，它更大的亮点是易用程度。PGVector 最开始只有 2000 行代码，到现在也就是 8000~9000 行代码，用这种扩展的方式，很快就能实现完整的向量功能。从这个维度看，我认为 

PGVector 是把整个专用向量数据库的赛道直接给碾平了

。对于 PG 来说，这是一个弯道超车的故事，一方面，它有历经 30 年打磨的高度稳定的数据库内核；另一方面，像 PGVector 这样扩展出来的增量功能经过大厂的投入也超过了专用向量数据库。从 2023 年开始，我就已经在生产环境看到很大规模的 PGVector 部署，当下在做 AI 应用的时候，大家已经默认选择 PG 里面的 PGVector 了。

对，PG 的开放式架构，社区活跃，整体的发展也很快。像 PGVector 这样的插件，可以让我们在开发一些简单应用的时候，不需要借助其他东西。我觉得未来的趋势就是怎么样，可能今后我们的应用都是面向 AI 的，也是用像 Claude Code 的这样的 AI 工具写的，怎么样让 AI 应用的开发成本更低，就成为一个很关键的问题，那么代码量越小，AI 应用的成本就会越低，这时候 PG 的优势是相当明显的。

我知道在业界对 PG 的一些特性或者能力是有一些诟病的，比如它很占内存，但实际上这些问题已经解决了。我想从另外一个角度来聊聊，就是现在很多 AI 操作直接就不去折腾 SQL 这件事了。就是通过一些提示词，或者一些更简单的调度方法，可以很轻松地做一些向量提取、获取分析等操作。这些操作，对于现在很热的 OPC（一人企业），或者小团队来说，用来开发解决具体问题的 Agent，这就已经够用了。

但再往后，我发现很多人又开始把这样的应用回归到数据库，回归到像 PG 这样的一个系统里来，当有这样需求的时候，就会发现之前写的那些短平快的应用要迁移到 SQL 变得特别辛苦，因为一开始没考虑规范化，那这个阵痛就是必经之路，一旦进入到一个规范化角度使用数据的时候，你可以对接的东西就多了。

虽然我们说未来可能是 Agent 之间在沟通，数据库非必须，但如果这个应用最终需要服务于人类，要让我们看得懂，还是必须形成一些规范化的动作，要有结构化，去支撑高可用、稳定性等动作，那么 PG 就会是一个天然的支撑体。

什么是真正的“AI 原生数据库”？

许多数据库标榜自己是“AI Native”，但大多只是加了向量功能。真正的 AI 原生数据库应该具备什么能力？PG 的下一步演进方向可能会是什么？

现在很多都讲自己是 AI 原生数据库，其实我个人感觉还没看到一个真正的原生数据库。可能未来的程序都是 AI 在写，它是否需要数据库，需要什么样的数据库，这些需求还是不充分的，不是说加上一个向量功能就是原生数据库了。

我近两年一直在做 AI 应用，现在处理很多数据的时候，已经不是完全关系型的处理模式了，而是用一种逻辑数据逻辑的模式。我们在推动一个叫“数据驱动的语义化知识图谱”，其实是用语义在处理数据。在这种情况下，不是所有地方都需要 SQL，有些是语义驱动，很多中间数据就不需要了。以前我们的一个数据库里有成千上万张表，90% 都是为了处理数据而设计的表，而不是真正的业务需要的表。而在 AI 时代，有可能只有 10% 的表就可以描述所有业务。这是我现在实践的一个大概情况，未来数据库肯定会发生变化，但我还没有想清楚未来数据库到底会长成什么样子。

我想 AI 原生数据库就是真正为 AI 应用场景去构建的。我现在看到的一个路径，是

在像 PG 这样优秀的底座上继续做大量改造，动态地用插件方式来来构建新能力

，我相信 PG 可以越来越像一个 AI 原生数据库。

我可以补充一下我的思考。我觉得 AI Native 数据库或者是 Agent Native 数据库，可以从下面这几个层面来看。

：第一，把数据库的本职工作，也就是存储数据和检索数据做好，这是基本功。第二，具备可扩展性。AI 的需求广泛，无法预估 AI 会怎么用数据库，能做好的事情就是把这些接口和钩子给预留好。它需要向量，可以加一个向量扩展；它需要图，可以加个图扩展；它需要全文检索，给它预留好全文检索的接口。

在内核层面真正能称得上是AI 原生的，就是把多模态和可扩展性给做好，在这个维度上我认为 PG 是做得最好的。

：现在 RAG 已经成为一个标配，大家都在用向量，无需多言了。那么新出现的是什么？Agent 的Memory System（记忆系统），现在是百花齐放的阶段。已经出了各种记忆框架，你会发现很多底层用的都是 PG。都有哪些记忆呢？有场景记忆、工作记忆、长期记忆、知识性记忆、经验性记忆等等，这些记忆其实最后落到实处都是数据库表，就是传统的关系型数据；除此之外，还有模糊记忆，用向量来检索；还有一类就是知识图谱，就是图的能力，PG19 应该会有相关的更新；还有全文检索，比如把 ElasticSearch 的能力，把 BM25 全文检索的能力放到数据库里。最后你会发现在一个数据库里，你同时可以做精确 SQL 检索、做模糊向量检索、做图检索和做 BM25 全文检索这几种经典的检索范式。大体上我认为 

AI 原生数据库要拥有为未来预留的可扩展性

：我当下看到两个最值得去探索的方向，一个是 Serverless，一个是 AI 能力克隆。在 PG18 里其实有一个 Instant folk 能力，你可以在线把一个巨大的数据库原地克隆 N 份，不占额外的存储成本。对于 Agent 来说，这就等于给了它一个试错沙箱。当我需要变更功能的时候，先在克隆里面操作，验证无误之后再把它合并到生产环境里。我认为对于 Agent 来说是这是数据库应该提供的一个核心能力。

我补充一个小点。退回到数据库出现的那一天，它到底在解决什么问题，实际上就是在解决数据操作的一致性问题。怎么理解？从自己开发的一个应用，变成团队开发的应用，要给很多人用，也会有其他应用来读取，就需要有一个相同的方法，大家用相同的操作方式去使用这些数据，得到相同的效果，这就是一种操作上面的一致性。这时候数据库软件出现了，叫做通用基础软件。

我相信在 AI 时代也是一样。过去这样的一个通用基础软件的数据库，是给人编写程序和人类所使用的 App 去使用的，那么未来同样的需求会出现在 AI Agent 这一端，它会变成什么样子？我觉得这个还是交给后续的持续发展，跟随逐步变化再去观察。说不定因为 PG 足够开放，你把 PG 协议扔给 Agent，告诉它需要用的时候自己做扩展，它完全可以在这基础之上做出很多可能人类看不懂、但是对 Agent 沟通非常有效的东西，然后在 Agent 之间流传。我想，这就是 PG 开放生态所带来的东西，未来可能有一堆这样的扩展吧。

如果给 PG 提一个期待，我讲一个希望内核组赶紧解决的一个问题。我们在用向量和标量，现在两边都是一个比较独立的算子在运行。到底是先用向量来过滤数据，还是先用标量来过滤数据，这里头其实是一个博弈状态。后续的 PG 版本，是否有可能更快地打通两个算子，能够让操作变得更加平滑，可观测更强，可以按需调节，让开发者使用起来更加简单。

 AI 可观测性成为一个越来越重要的话题，现状如何？未来又有怎样的发展趋势？

最近 Harness 特别火，也是因为在做一个 AI 应用的时候，不是像以前写代码就可以完全控制住它，AI 生成的 Agent 有自己的不确定性。

我们讲可观测性缺失，更多是大模型应用方面的问题，还不是数据库内部的。比如 PG 数据库，它的底层架构特别好，可以看到索引构建的进度，是很放心的。当然，PG 的一些指标体系还可以持续完善，但它有很好的插件机制，有很多钩子，我们需要观测的任何指标，在 PG 框架里都是可以解决的。

关于可观测性，我觉得分两个问题，一个是 AI Agent 怎么帮助提升数据库的可观测性，一个是数据库怎么帮助提升 AI Agent 的可观测性。对于前一个问题，数据库的可观测性，已经不再是一个问题了，比如 PG 有很多观测视图，很多扩展能力，包括我自己做的 PG 监控系统，几年前就已经做到了 PG 里面所有的指标应收尽收。

更重要的问题是 Agent 本身的可观测性如何用数据库来解决。一个 Agent 的 Loop，它里面有很多事件，其实大家是想知道它里面到底发生了什么，它为什么是这么决策的？当前 Agent 最大的一个隐患是提示词注入，它去网上各种冲浪找东西查文献，文献里面如果有一行注入提示词，很可能就把它带偏了，它可能做出了一个不理智的决策，把你的密钥发给别人，这个问题怎么解决？我认为 

Agent 可观测性将会成为一个独立赛道

，就像以前的应用可观测性一样，大家需要理解 Agent 为什么做出这些决策，这些决策事件应该有个地方保存。现在看到的做法还都很粗糙，比如只是存储日志，没有把它以专业的可观测的决策树链条画出来，我认为这是数据库可以干的事情，在企业级场景里面，这件事的价值还会持续升级。

这是每个数据库从业者都在思考的问题。答案既残酷又充满希望。“老人”如何保持竞争力？“新人”的成长路径在哪里？

这个话题几乎每个活动都会谈到。前天我在长沙和用户也在聊这个问题，聊了三个小时以后，大家信心都很足。现场的 DBA 都很兴奋，一点都没觉得会被淘汰，反而感受到了自己的价值，能把以往的经验喂给 AI。

前段时间我去一个公司，他们的运维团队都在写 Skills，甚至做了 KPI 要求，叫知识资产化。这是 AI 给我们带来的一个改变，当我们脑子里没有知识的时候，就只能变成  Token 陪伴大家；但是当脑子里还有知识的时候，是不会马上被蒸馏完的。我们必须往前走，需求在变，能力增长就要变。不过当下的残酷是变化太快了，是一种跨越式的发展，而不是我刚入行 DBA 的 90 年代了，那时候能装个数据库就已经是专家了。

去年耶鲁大学有一个学者说了一个观点：

AGI 时代，劳动价值将被算力成本重新定价

。啥意思？传统经济学中工资与技能稀缺性挂钩，但是在 AGI 时代，劳动者的收入上限取决于复制其技能所需的算力成本。举个例子，以前我们经常做 AWR 报告，需要专家才能把它分析清楚，你花三五千元请专家到现场，或者说线上给一千元的费用，基本没有专家愿意干。现在 AI 分析这样一个报告需要多少钱？我们就免费开放了一个工具，分析一份报告的实际算力成本是 5 分钱到 1 毛 2。

你看，这就是一个很现实的问题。坦白说，简单的一线工作，AI 能够做得很好，基本是完全替代。所以得让自己成为脑子里有持续可蒸馏知识的 DBA。还是那句话，我们 DBA 必须往前走，保有被持续蒸馏的价值。

我最近也在蒸馏自己，方法不是把我蒸馏完了，是把我每一部分的不同能力蒸馏出来，干不同的活。白老师给了大家很多鼓励，我说点冷冰冰的话。DBA 分两种，第一种是真正从数据库的基础架构思考学习过来的，打好了坚实的基础。我想这就是刚才白老师所讲的，听到 AI 这东西来了会兴奋的那波 DBA。为什么？脏活累活咱不用干了，那么多 AI 工具先用起来，解放双手，然后去解决更有意义的价值。第二种 DBA 是对数据库是做什么事情的、解决什么问题的、底层架构怎么设计的这些没有深刻理解，只会敲几个命令，今天做备份，明天做恢复，遇到备份恢复不了的情况就完全不知道怎么办，这样的 DBA 肯定没活路了，这么说可能很打击人，AI 都不需要蒸馏你，AI 已经能替代你完这些事情了。

前几天我遇到了一个非常优秀的年轻人，送了他一本书《数据库系统概论》，一本老书，我自己做了很多笔记。我觉得面对 AI 也不要慌，还是回到这些最基础的东西上：一定去学清楚数据库的底层逻辑，数据库到底在解决什么问题？怎么解决的？有一些这样的底层思考。

换个角度看，对所有人来说，AI 都提供了一个非常好的机会。从来没有一个时代，有这样一位老师，可以天天陪伴在我们左右，不懂的时候，他可以不停地教导，而且用我们所能理解的语言来讲。我现在用 AI 不是纯粹问一个问题，会先告诉 AI 我的水平在哪里，AI 就能用我们听得懂的语言和深度来帮助我们更快速成长，过去是不会有任何一个老师这么来教的。

我觉得肖老师说的特别有道理。其实 AI 冲击最大的是中间的这一部分，最顶尖的专家受冲击是比较小的，比如数据架构师依然很有价值，品位、判断这些都是没法替代的，100% 会被替代的是运营性的操作知识；初学者或者是行外的研发与运维，受冲击也没那么大，对他们来说这是一个全新的机会。如果我要招人的话，肯定只招两类人，一类是能驱动 AI agent/DBA Agent 去干活的老司机；一类是聪明的实习生，还是一张白纸，有无限可能。

DBA 还有一个优势在哪里呢？我认为相对于前后端工程师，DBA 有一个结构性优势。在整个 IT 技术栈里，数据库是非常硬核的部分，一个对数据库有深度了解的 DBA 现在用 AI Agent 去做前后端开发是相对容易的。我们应该抓住这个优势，在这个机会窗口利用好它，VibeCoding，做 Agent，

以数据库作为基石，打造全栈产品

过去的环境是用 5~10 年专门钻研一个数据库，从小白成长为专家。但当下，在生产环境中打磨的这条路径已经被 AI Agent 锁死了，不会有这样的环境给我们来干这些事了，那年轻人入行怎么弯道超车？我的建议是站在前人的肩膀上。什么意思？比如我把自己作为 DBA 的经验蒸馏出至少 70% 做成软件，那年轻人就可以直接站在这些蒸馏出来的专家经验的基础上，最佳策略就是直接用这些软件，去培养自己的体感知识和判断力。也就是说，在 AI 的帮助下培育你自己的直觉和观感，这是我认为当下最务实的路径，

专家沉淀出来的工具将会成为新人入门的一个可行路径

三位专家的精彩分享与碰撞让我们看见 PostgreSQL 的 AI 进化脉络，它揭示了一个深刻的真理：在技术演进中，

整合与进化往往比专业化更有生命力

2026 年，我们正站在一个转折点上。PostgreSQL 不再只是“也能做 AI”的数据库，而是在重新定义什么是“AI 原生”的数据基座。它告诉我们：真正的智能不是推倒重来，而是让已有的系统学会思考。在追逐新技术的同时，不要忘记那些经过时间考验的基础设施，它们往往蕴含着更大的进化潜力。系统如此，人亦如此。在 AI 时代，新一代 DBA 也正在重新定义自己。

4 月 27 - 28 日，1 场主论坛+12 大主题分论坛，覆盖数据库技术的关键路径与前沿方向，一次性展开 PostgreSQL 在当下与未来的完整技术版图。欢迎报名参加，我们济南见。

当 PostgreSQL 遇见 AI，数据库的 AI 进化论

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PostgreSQL中国开源力量崛起，2026年HOW大会聚焦数据库与AI融合。专家探讨PostgreSQL如何成为AI时代核心数据底座，PGVector扩展碾压专用向量数据库赛道。AI时代DBA价值重构，操作性知识被压缩，架构能力溢价更高。4月27-28日济南大会将全面展示PostgreSQL技术版图。

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