AWS向量数据库选型指南：Aurora PostgreSQL与pgvector实战

向量存储在现代AI架构中的战略地位

随着Agentic AI系统的快速演进，向量数据存储已从辅助组件升级为核心基础设施。在我的架构咨询实践中，向量存储的选型决策往往直接影响整个AI应用的性能上限和运维复杂度。

当前主流应用场景可归纳为四类：

• 实时推荐与个性化服务：基于用户行为向量实现毫秒级响应的商品推荐和内容分发
• 语义检索与知识库构建：为大语言模型提供精准上下文，提升领域专业性
• 多模态数据统一检索：借助Amazon Nova MME等模型实现图片、音频、文本的跨模态语义关联
• Agent记忆系统：存储历史对话、用户偏好及GraphRAG知识图谱，支撑上下文感知交互

向量存储选型的六维评估框架

基于大量项目经验，我建议从以下六个维度构建选型决策矩阵：

技术熟悉度（Familiarity）

团队对技术栈的掌握程度直接决定开发效率和运维成本。选择团队已有经验的数据库技术可显著缩短项目交付周期。对于已有PostgreSQL运维经验的团队，Aurora PostgreSQL是低风险的首选。

性能表现（Performance）

性能评估需关注四个关键指标的平衡：

• 查询延迟：实时推荐场景通常要求P99延迟控制在50ms以内
• 查询吞吐量：需根据峰值QPS预估进行容量规划
• 召回率与精度：在查全率和查准率之间找到业务最优平衡点
• 索引构建速度：频繁更新场景需重点评估增量索引能力

可扩展性（Scalability）

可扩展性评估涵盖三个层面：向量维度支持（从几十维到数千维）、数据规模扩展（百万级到数十亿级）、以及水平扩展能力（弹性伸缩与高可用）。

系统集成性（Integration）

重点考察API兼容性、与数据处理工具的协同能力，以及与云平台原生服务（如Amazon S3、Amazon Bedrock）的集成深度。

技术成熟度（Maturity）

评估索引算法多样性（IVF、HNSW等）、相似度计算方式（余弦相似度、欧几里得距离、内积）、混合检索能力以及企业级功能完整性。

成本效益（Cost-Effectiveness）

需综合计算基础设施成本、运维成本、许可成本及隐性成本（迁移、培训、风险管控），形成完整的TCO分析。

Aurora PostgreSQL向量存储深度解析

Amazon Aurora PostgreSQL作为完全托管的关系数据库服务，通过pgvector扩展提供了企业级向量存储能力。其核心优势在于将向量搜索与成熟的关系型数据库特性无缝融合。

企业级基础能力

Aurora PostgreSQL提供99.99%单区域可用性SLA、自动故障转移、连续备份和时间点恢复。分布式存储架构在三个可用区维护数据副本，Aurora Global Database支持跨区域复制和亚秒级延迟。

pgvector扩展核心功能

pgvector为PostgreSQL引入原生向量数据类型，支持精确和近似最近邻搜索，同时保持ACID合规性。支持四种向量数据类型：

• vector：标准单精度浮点
• halfvec：半精度浮点，节省存储空间
• bit：二进制向量，适用于哈希场景
• sparsevec：稀疏向量，优化高维稀疏数据

pgvector 0.8.0性能突破

Aurora PostgreSQL目前支持pgvector 0.8.0版本，带来了革命性的性能提升：

• 查询处理速度提升高达9倍
• 搜索结果相关性改进达100倍
• 引入迭代索引扫描功能，有效解决过度过滤问题
• 支持并行HNSW索引构建，索引构建速度提升67倍
• 新增标量量化和二进制量化支持

Aurora Optimized Reads性能优化

对于超出实例内存容量的大型向量数据集，Aurora Optimized Reads结合HNSW索引可提供比IVFFlat索引高20倍的查询性能改进。这是我在处理亿级向量数据时的首选配置方案。

创建HNSW索引的示例：

-- 创建向量表
CREATE TABLE documents (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    content TEXT,
    embedding vector(1536)
);

-- 创建HNSW索引，优化余弦相似度查询
CREATE INDEX ON documents 
USING hnsw (embedding vector_cosine_ops)
WITH (m = 16, ef_construction = 64);

Aurora Serverless v2弹性扩展

Aurora Serverless v2支持向量工作负载的自动扩缩容，在索引构建期间扩展到所需容量，完成后自动缩减以优化成本。这对于批量向量导入场景尤为实用。

Amazon Bedrock Knowledge Bases集成实践

自2024年12月起，Aurora PostgreSQL已作为Amazon Bedrock Knowledge Bases的快速创建选项深度集成。这种一键式集成能力使企业可以轻松构建检索增强生成（RAG）应用。

集成架构的核心优势：

• 将基础模型与内部数据源安全连接
• 自动处理文档分块、向量化和索引构建
• 支持增量数据同步和实时更新
• 原生支持混合检索（向量搜索+元数据过滤）

选型决策建议

基于实践经验，我提供以下选型建议：

• 已有PostgreSQL技术栈：优先选择Aurora PostgreSQL + pgvector，最大化复用现有运维能力
• 需要关系型数据与向量混合查询：Aurora PostgreSQL的SQL原生集成是最优解
• 构建Bedrock RAG应用：利用原生集成能力快速部署
• 成本敏感型场景：Aurora Serverless v2提供按需付费的弹性方案