Timescale 太迟钝了,起了个大早赶了个晚集

用户4035096

发布于 2026-07-09 20:20:03

Timescale 太迟钝了, 才想到开源 pg_textsearch

timescale 还是太迟钝了, 起了个大早干了个晚集，相当年可是为数不多拿到融资的PG时序数据库插件，我记得没错的话可能还是第一个拿到融资的PG插件，可是后面切换赛道有点慢，AI这趟车似乎一直没动作，没neon，crunchydata甚至后面的vectorchord，mooncake，paradedb动作快。现在才放出关键词搜索插件 pg_textsearch.

https://github.com/timescale/pg_textsearch

我早就说过 AI 搜索需要的是全家桶, 你先别管数据在什么产品里面, 我们就说AI 搜索, AI 没外脑, 仅仅凭它那训练过时数据生成的LLM的小脑瓜子, 能顶啥用?

AI 离了搜索就是过了气的老头, 脱离时代, 脱离社会, 脱离新技术, 脱离年轻人, 没啥鸟用.

所以搜索是AI 必须的.

那问题就来了, 谁说了搜索仅限于语义搜索? 这个不用争了吧, 不同的场景需要的数据是不一样的, 所以也需要关键词搜索、精确的标量搜索.

谁说了以上就够了呢? 还是场景、场景、场景啊~~~ 不同场景对数据的需求不一样啊同志们.

跟买房一样嘛, 地段地段还是地段嘛

你今天看到进入AI 搜索赛道的数据库还只有: 向量搜索、关键词搜索、标量搜索、混合搜索的能力.

未来, 马上就会出现OLAP的搜索需求、GIS的搜索需求、图的搜索需求、甚至更多, 总结一句话: 多模搜索能力.

AI 搜索要的是全家桶 !

好在国内已经很多产品意识到这点，开始面向AI搜索陆续推出产品了，例如：有分布式的全面解耦的晨章Eloq，单机加嵌入式的Oceanbase的seekdb。还有单机版的海量v100等。

回过头来看timescale 决定开源 pg_textsearch, 是不是有点迟钝. (之前开源的pg_vectorscale负责语义搜索)

vectorchord 早早就开源了三大件: vectorchord(负责向量语义搜索)、vectorchord-bm25和pg_tokenize(负责关键词搜索).

再回到数据库领域: 又回出现几大流派, 至少2大: 解决方案派、大一统派.

解决方案派:

你别管数据存哪里, 反正需求都满足你, 你要搜啥都行. 至于后面用什么技术、数据存多少份、有没有延迟、会不会经常出现数据错乱, 你别管.

大一统派:

数据就一份, 上面有多种计算引擎, 加速引擎, 你要的都在这. 全面解耦.

反正PG肯定是大一统派的, 插件太多了. 不过好在PG是单机版, 国产分布式版的全面解耦产品机会很多.

说了这么多, 我们还是看看pg_textsearch是啥吧?

pg_textsearch 是由 Timescale 团队开发的一个 PostgreSQL 扩展，旨在为 Postgres 提供高性能、现代化的全文搜索能力，特别针对 AI 工作负载和混合搜索（Hybrid Search）进行了优化。

以下是该产品的核心要点总结：

1. 核心功能

BM25 算法支持：引入了工业标准的 BM25（Best Matching 25）排名算法。相比 Postgres 原生的 ts_rank，BM25 在相关性评分上更精准，能够提供类似 Elasticsearch 等专业搜索引擎的搜索质量。
极致性能：采用内存表（Memtable）架构和共享内存存储，设计目标是实现毫秒级的响应速度。
混合搜索（Hybrid Search） ：它可以与 pgvector 或 pgvectorscale 配合使用。开发者可以在同一个数据库、同一个查询中结合“语义搜索”（向量）和“关键词搜索”（BM25），从而大幅提升搜索的准确性。

2. 产品特点

事务一致性：作为 Postgres 的原生扩展，它完全遵循事务原则。当你在数据库中更新或删除数据时，搜索索引会同步更新，无需像外部搜索引擎（如 Elasticsearch）那样处理复杂的数据同步或“最终一致性”问题。
语法简洁：使用自定义操作符（如 <@>），让用户可以通过简单的 SQL 语句执行复杂的排名搜索。例如：ORDER BY content <@> 'search terms'。
高度兼容：支持 Postgres 原生的文本配置（如英语、中文等分词器），并支持分区表，适合处理大规模数据集。

3. 适用场景

RAG (检索增强生成) ：在构建 AI 应用或聊天机器人时，需要快速且准确地从大量文档中检索上下文。
替代外部搜索系统：如果你希望简化技术栈，不想维护单独的 Elasticsearch 或 Algolia 实例，pg_textsearch 可以让你直接在 Postgres 内部完成高质量的搜索。