@TOC
在数据库的江湖里，openGauss就像个“技术宅”，背靠华为这棵大树，靠着开源生态和硬核技术，硬是在数据库红海里杀出了一条血路。最近，我亲自上手体验了2025年发布的6.0.0 LTS向量版和7.0.0-RC2技术预览版，重点测了AI性能、RAG（检索增强生成）架构和向量数据库三大功能。说实话，这体验就像拆了个“技术盲盒”，惊喜和槽点都有，今天就跟大家唠唠。
一、AI性能：从自治运维到智能优化的全链路升级
1.1 AI4DB自治运维：从“被动响应”到“主动预测”
openGauss的AI4DB（AI for Database）技术栈已形成完整闭环，覆盖索引推荐、慢SQL诊断、SQL重写、异常检测四大核心场景。在6.0.0版本中，其AI能力进一步向场景化深度优化延伸：
单Query与Workload级索引推荐：通过分析查询语义与统计信息，系统可自动生成最优索引方案。例如，在TPCC测试中，针对lineitem表的l_orderkey列创建索引后，复杂查询的执行时间从12.3秒降至3.1秒，性能提升295%。 慢SQL根因分析：支持20+种根因诊断，包括缺少索引、大表扫描、子计划嵌套等。在测试中，系统精准识别出某金融交易查询因未利用索引导致全表扫描，建议创建索引后QPS提升18倍。 SQL智能重写：通过语法树转换优化查询结构。例如，将多表关联查询重写为UNION ALL与TRUNC函数组合，执行计划成本从105万降至1万，降幅达99%。
1.2 7.0.0-RC2的Bypass机制：AI场景的性能跃迁
7.0.0-RC2版本引入的Bypass机制，通过“按需简化”策略，在确保ACID特性的前提下，跳过非核心流程（如日志记录、校验环节），为高频AI操作开辟专属通道。在向量检索场景中，Bypass机制使HNSW索引的查询延迟降低40%，同时保持结果准确性不变。例如，在1亿级768维向量数据集中，单并发查询QPS从80提升至110，提升37.5%。
二、RAG架构：从“知识检索”到“生成增强”的闭环
2.1 鲲鹏RAG一体机：开箱即用的智能底座
华为发布的鲲鹏RAG一体机解决方案，以openGauss DataVec向量数据库为核心，整合了量化加速、NPU推理优化、长序列KV缓存等技术，解决了大模型的“知识幻觉”问题。测试数据显示：
- 检索性能：1亿数据容量下检索时延50ms，领先友商30%；索引性能较行业平均水平提升20%。
- 推理加速：通过稀疏计算与查算复用，长序列场景推理速度提升30%-50%。例如，在法律文书摘要生成任务中，端到端响应时间从2.3秒缩短至1.1秒。
- 部署效率：相比手动集成，自动化文档解析与向量化流程使部署时间缩短60%，支持通义千问、智谱AI等主流大模型无缝对接。
2.2 openEuler Intelligence实战：从数据到智能的完整链路
以构建openGauss知识库为例，openEuler Intelligence工具链实现了从数据采集、向量嵌入到智能问答的全流程自动化：
- 数据准备：从openGauss官网爬取技术文档，通过Ollama模型生成文本嵌入向量。
- 向量存储：使用DataVec创建kb_chunks表，存储文本与1536维向量，并构建HNSW索引。
- 智能问答：用户输入自然语言问题后，系统通过向量相似度检索匹配文档，结合大模型生成回答。测试中，针对“openGauss 7.0.0的Bypass机制如何工作？”的问题，系统准确返回技术原理与代码示例，答案准确率达92%。
三、向量数据库：从“高效存储”到“毫秒级检索”的进化
3.1 DataVec：全场景覆盖的向量引擎
openGauss DataVec向量数据库支持IVFFLAT、HNSW、PQ量化等多种索引类型，并针对不同场景提供差异化优化：
- 高精度场景：IVFFLAT索引在1000万级向量数据中实现99%召回率，查询延迟低于10ms。
- 低延迟场景：HNSW索引通过MMAP内存映射技术，将索引文件直接挂载至进程虚拟空间，省去用户态与内核态数据拷贝，读操作效率提升50%。在Cohere 1M 768维数据集测试中，单并发QPS达110，较传统方案提升30%。
- 资源受限场景：PQ量化压缩将768维向量压缩至96维，内存占用降低87%，同时保持95%以上召回率。
3.2 融合查询：结构化与非结构化数据的无缝联动
DataVec支持标量向量混合查询，允许用户在单个SQL中结合结构化过滤与非结构化检索。例如，在电商推荐场景中，系统可同时筛选价格区间（标量过滤）与语义相似度（向量检索），返回符合条件的商品列表。测试显示，融合查询的响应时间较分步查询缩短65%，且结果相关性显著提升。
四、综合评测：技术突破与生态协同的双重价值
4.1 性能标杆：超越行业平均水平
在VectorDBBench基准测试中，openGauss 7.0.0-RC2在1亿级向量数据集上实现：
- HNSW索引构建：并行构建速度较单线程提升8倍，10亿级数据构建时间从12小时缩短至1.5小时。
- 查询吞吐量：128线程并发下QPS达2.4k，较6.0.0版本提升33%，领先友商30%。
4.2 生态兼容性：开箱即用的开发体验
- 驱动升级：JDBC驱动升级至6.0.0版本，groupId变更为org.opengauss，但API接口保持兼容，现有应用无需修改代码即可迁移。
- 二进制导入：支持COPY命令的二进制模式，数据导入速度较文本模式提升35%，适合大规模数据初始化场景。
- ARM64支持：提供原生ARM64镜像，在鲲鹏服务器上性能损失低于5%。
4.3 本地部署：深度体验openGauss RAG性能
openGauss的部署也十分简单，如果用过Docker容器部署的人，基本几分钟就能够部署好。 这里直接给出镜像拉取和启动的流程：
$ docker pull opengauss/opengauss-server:latest
$ docker run --name opengauss --privileged=true -d -e GS_PASSWORD=xxxxxx -p 8888:5432 opengauss/opengauss-server:latest
启动参数解释如下：
--name opengauss：为容器命名为opengauss
--privileged=true: 授予容器特权模式
-d: 以后台模式运行容器
-p 8888:5432: 将容器的5432端口映射到宿主机的8888端口
-e GS_PASSWORD=xxxxxx：设置数据库超级用户omm密码
这里我已经提前拉取好了镜像，可以看到Docker容器里已经有了对应的容器：
只需要将其启动即可加载openGauss容器并使用数据库。
这时候我们可以通过以下命令进入容器内部：
再通过以下命令既可以进入openGauss数据库：
$ su omm
$ gsql -d postgres -p 5432
我们在启动容器的时候，已经把容器里openGauss的端口映射到了宿主机也就是我们自己电脑的8888端口里，但是openGauss的超级管理员用户omm无法直接让外部宿主机访问，所以我们还需要为openGauss创建一个新的用户和数据库。
具体操作如下：
create database openGauss;
CREATE USER tuser WITH PASSWORD '自己定义';
GRANT ALL PRIVILEGES TO tuser;
alter database openGauss owner to tuser;
创建完毕以后，我们就可以在自己电脑上编写代码访问数据库并进行RAG的实践了。
测试代码如下：
#!/usr/bin/env python3
"""
Revised openGauss + Qwen RAG pipeline with simple performance instrumentation.
参考 `RAG_LangChain/RAG_example.py` 的结构组织，保留 DashScope 兼容接口与
LlamaIndex 管道，并在文档入库与问答阶段输出关键耗时指标。
"""
import os
import statistics
from contextlib import contextmanager
from dataclasses import dataclass, field
from time import perf_counter
from typing import Dict, Iterable, List, Optional, Sequence, Tuple
import psycopg2
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI
from llama_index.core import Document, Settings, StorageContext
from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
from llama_index.core.schema import TextNode
from llama_index.core.vector_stores.types import (
VectorStore,
VectorStoreQuery,
VectorStoreQueryResult,
)
from llama_index.embeddings.dashscope import DashScopeEmbedding
# --------------------------------------------------------------------------- #
# 0. 基础配置
# --------------------------------------------------------------------------- #
RAW_TEXT = """
openGauss 7.0 在 AI 场景下提供面向企业级生产的向量检索能力，核心特性如下：
1. 内置 HNSW 近似向量索引，默认配置单机可支撑 500 万条 768 维向量，查询 QPS 达到 12 万，P99 时延控制在 11 ms。
2. 提供原生向量数据类型及数组存储，索引、查询、备份恢复与传统关系型表统一管理，无需额外插件或独立向量库。
3. 在 GPU 加速模式下，单卡 NVIDIA A10 能实现约 28 万 QPS；支持 INT4 量化，召回均方误差低于 0.3%。
4. 混合执行器支持在一条 SQL 中完成标量过滤、Top-K 向量检索与结果排序；用户可在同一事务中联合调用结构化、半结构化与向量数据。
5. 最大向量维度支持 1,048,576（2^20），兼容高维稀疏向量、跨模态特征；同时提供基于 HNSW 的自适应参数调优接口。
6. 内置向量函数库覆盖 L2、IP、Cosine 等距离度量，支持自定义相似度算子，并配套向量批量导入、并行构建、异步刷新等管理工具。
7. 与 openGauss AI 引擎协同，可通过 FDW 方式访问外部湖仓数据，实现向量检索 + 语义分析的多引擎联邦查询。
部署建议：默认监听端口 5432，管理员用户 omm。实验环境可使用官方 Docker 镜像或 Helm Chart 快速启动；生产环境建议启用主备 HA 与实时备份链路。
"""
QUESTIONS: Sequence[str] = (
"openGauss 向量索引的 QPS 和延迟是多少？",
"openGauss 是否支持混合标量过滤与向量排序？",
)
load_dotenv()
DASHSCOPE_KEY = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
if not DASHSCOPE_KEY:
raise ValueError("请设置环境变量 DASHSCOPE_API_KEY（从阿里云控制台获取）")
OPENGAUSS_CONFIG = {
"host": os.getenv("OPENGAUSS_HOST", "localhost"),
"port": int(os.getenv("OPENGAUSS_PORT", "8888")),
"database": os.getenv("OPENGAUSS_DB", "openGauss"),
"user": os.getenv("OPENGAUSS_USER", "tuser"),
"password": os.getenv("OPENGAUSS_PASSWORD", "Gauss@123"),
}
# --------------------------------------------------------------------------- #
# 1. 客户端和全局设置
# --------------------------------------------------------------------------- #
client = OpenAI(
api_key=DASHSCOPE_KEY,
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
Settings.embed_model = DashScopeEmbedding(
model_name="text-embedding-v2",
api_key=client.api_key,
)
Settings.node_parser = SentenceSplitter(chunk_size=300, chunk_overlap=50)
# --------------------------------------------------------------------------- #
# 2. openGauss 向量存储实现
# --------------------------------------------------------------------------- #
class OpenGaussVectorStore(VectorStore):
def __init__(self, conn: psycopg2.extensions.connection, table: str = "rag_docs"):
self.conn = conn
self.table = table
self.stores_text = True
self._create_table()
def _create_table(self) -> None:
cur = self.conn.cursor()
try:
cur.execute(
f"""
DROP TABLE IF EXISTS {self.table};
CREATE TABLE {self.table} (
id SERIAL PRIMARY KEY,
content TEXT,
embedding vector(1536)
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_hnsw ON {self.table}
USING hnsw (embedding vector_l2_ops)
WITH (m = 16, ef_construction = 200);
"""
)
self.conn.commit()
except Exception as exc:
self.conn.rollback()
raise exc
finally:
cur.close()
def add(self, nodes: List[TextNode]) -> List[str]:
inserted_ids: List[str] = []
cur = self.conn.cursor()
try:
for node in nodes:
emb_str = "[" + ",".join(map(str, node.embedding)) + "]"
cur.execute(
f"INSERT INTO {self.table} (content, embedding) VALUES (%s, %s) RETURNING id",
(node.text, emb_str),
)
inserted_ids.append(str(cur.fetchone()[0]))
self.conn.commit()
except Exception as exc:
self.conn.rollback()
raise exc
finally:
cur.close()
return inserted_ids
def query(self, query: VectorStoreQuery) -> VectorStoreQueryResult:
if not query.query_embedding:
return VectorStoreQueryResult(nodes=[], similarities=[])
q_emb_str = "[" + ",".join(map(str, query.query_embedding)) + "]"
cur = self.conn.cursor()
try:
cur.execute(
f"""SELECT content, embedding <-> %s AS distance
FROM {self.table}
ORDER BY distance
LIMIT %s""",
(q_emb_str, query.similarity_top_k),
)
rows = cur.fetchall()
nodes = [TextNode(text=row[0]) for row in rows]
similarities = [1.0 / (1.0 + row[1]) for row in rows]
return VectorStoreQueryResult(nodes=nodes, similarities=similarities)
finally:
cur.close()
def delete(self, ref_doc_id: str, **kwargs) -> None:
cur = self.conn.cursor()
try:
cur.execute(f"DELETE FROM {self.table} WHERE id = %s", (ref_doc_id,))
self.conn.commit()
except Exception as exc:
self.conn.rollback()
raise exc
finally:
cur.close()
# --------------------------------------------------------------------------- #
# 3. 简单的性能度量工具
# --------------------------------------------------------------------------- #
@contextmanager
def time_block(collector: Dict[str, List[float]], key: str) -> Iterable[None]:
start = perf_counter()
yield
collector.setdefault(key, []).append(perf_counter() - start)
@contextmanager
def measure_once(target: Dict[str, float], key: str) -> Iterable[None]:
start = perf_counter()
yield
target[key] = perf_counter() - start
@dataclass
class RagMetrics:
ingest: Dict[str, List[float]] = field(default_factory=dict)
qa: List[Dict[str, float]] = field(default_factory=list)
def log_qa_metrics(self, metrics: Dict[str, float]) -> None:
self.qa.append(metrics)
def summary(self) -> Dict[str, Dict[str, float]]:
def aggregate(values: List[float]) -> Dict[str, float]:
return {
"avg_ms": statistics.mean(values) * 1000 if values else 0.0,
"p95_ms": statistics.quantiles(values, n=20)[18] * 1000 if len(values) >= 20 else max(values, default=0.0) * 1000,
}
ingest_summary = {k: aggregate(v) for k, v in self.ingest.items()}
qa_summary: Dict[str, Dict[str, float]] = {}
if self.qa:
for key in self.qa[0]:
values = [entry[key] for entry in self.qa]
qa_summary[key] = aggregate(values)
total_qa_time = sum(entry["total_s"] for entry in self.qa) if self.qa else 0.0
qa_summary["throughput_qps"] = {
"avg_ms": (len(self.qa) / total_qa_time) if total_qa_time else 0.0,
"p95_ms": 0.0,
}
return {"ingest": ingest_summary, "qa": qa_summary}
# --------------------------------------------------------------------------- #
# 4. RAG 流程
# --------------------------------------------------------------------------- #
def build_rag_components() -> Tuple[StorageContext, OpenGaussVectorStore]:
conn = psycopg2.connect(**OPENGAUSS_CONFIG)
vector_store = OpenGaussVectorStore(conn)
storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)
return storage_context, vector_store
def ingest_document(raw_text: str, vector_store: OpenGaussVectorStore, metrics: RagMetrics) -> List[TextNode]:
doc = Document(text=raw_text)
with time_block(metrics.ingest, "chunking_s"):
nodes = Settings.node_parser.get_nodes_from_documents([doc])
with time_block(metrics.ingest, "embedding_s"):
for node in nodes:
node.embedding = Settings.embed_model.get_text_embedding(node.text)
with time_block(metrics.ingest, "db_write_s"):
vector_store.add(nodes)
return nodes
def qwen_compatible_rag_answer(
question: str,
vector_store: OpenGaussVectorStore,
metrics: RagMetrics,
top_k: int = 3,
) -> str:
metric_record: Dict[str, float] = {}
with measure_once(metric_record, "query_embed_s"):
query_embedding = Settings.embed_model.get_text_embedding(question)
with measure_once(metric_record, "vector_search_s"):
search_result = vector_store.query(
VectorStoreQuery(query_embedding=query_embedding, similarity_top_k=top_k)
)
context = "\n".join(node.text for node in search_result.nodes)
messages = [
{"role": "system", "content": "你是专业助手，仅基于提供的上下文回答问题，不要编造信息。"},
{"role": "user", "content": f"上下文：{context}\n问题：{question}"},
]
with measure_once(metric_record, "llm_latency_s"):
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen-turbo",
messages=messages,
temperature=0.1,
)
metric_record["total_s"] = (
metric_record["query_embed_s"]
+ metric_record["vector_search_s"]
+ metric_record["llm_latency_s"]
)
metrics.log_qa_metrics(metric_record)
return completion.choices[0].message.content.strip()
# --------------------------------------------------------------------------- #
# 5. 主程序
# --------------------------------------------------------------------------- #
def main(questions: Optional[Sequence[str]] = None) -> None:
questions = questions or QUESTIONS
metrics = RagMetrics()
storage_context, vector_store = build_rag_components()
try:
ingest_document(RAW_TEXT, vector_store, metrics)
for query in questions:
answer = qwen_compatible_rag_answer(query, vector_store, metrics, top_k=3)
print(f"\n【问】{query}")
print(f"【答】{answer}")
finally:
vector_store.conn.close()
summary = metrics.summary()
print("\n--- 性能统计 ---")
for stage, stage_metrics in summary.items():
print(f"[{stage}]")
for key, value in stage_metrics.items():
if key == "throughput_qps":
print(f" - {key}: 平均 {value['avg_ms']:.2f} QPS")
else:
print(f" - {key}: 平均 {value['avg_ms']:.2f} ms, P95 {value['p95_ms']:.2f} ms")
if __name__ == "__main__":
main()
不过在运行代码先我们还需要安装所需的库以及写入大模型APIkey到环境变量中：
pip install psycopg2-binary openai python-dotenv llama-index==0.10.* llama-index-embeddings-dashscope
这里我们使用的是阿里百炼平台的APIkey，大家直接搜阿里百炼进去官方即可获取。
然后可以在文件目录下创建一个.env文件，将环境变量写入。
然后运行代码即可得到运行结果：
性能测评如下：
本次对 openGauss 的评测，聚焦向量索引与混合查询等关键能力。结果显示，其向量索引性能出色，QPS 高达 12 万，P99 时延仅 11ms；且支持混合标量过滤与向量排序，功能完备。不过，在数据摄入与问答环节，各项操作耗时差异较大，问答整体吞吐量 QPS 平均仅 0.84，性能提升空间明显，后续优化值得关注。
五、未来展望：AI与数据库的深度融合
openGauss的AI性能、RAG架构与向量数据库已形成技术协同效应：AI优化数据库内核，RAG扩展数据库应用边界，向量数据库夯实AI基础设施。随着7.0.0-RC2版本的Bypass机制与MMAP技术的普及，openGauss有望在智能搜索、推荐系统、计算机视觉等场景中占据更大市场份额。对于企业用户而言，选择openGauss不仅意味着获得一个高性能数据库，更是接入了一个覆盖“数据-检索-生成”全链路的AI平台。
