在AI技术深度渗透企业核心业务的当下，数据库作为数据管理的核心基础设施，正经历从传统存储工具向智能数据底座的转型。openGauss作为华为开源的数据库，通过持续的技术创新与生态建设，在AI驱动的数据库优化、RAG（检索增强生成）技术融合、向量数据库能力构建等领域形成了独特竞争力。本文将从技术特性、生态建设、用户实践三个维度，解析openGauss如何引领数据库行业的智能化变革。
一、技术特性：AI驱动的数据库内核重构
- AI4DB：数据库自治能力的突破 openGauss通过AI技术深度改造数据库内核，实现了从参数调优到索引推荐的全面自治化：
- 智能参数调优：基于强化学习算法，openGauss可动态感知硬件环境（如鲲鹏处理器NUMA架构）、工作负载特征（如读写比例、并发量），自动调整内存分配、日志刷盘策略等500余个参数。测试数据显示，该技术可使系统吞吐量提升15%-30%，故障恢复时间缩短至10秒内。
- 自适应索引推荐：结合机器学习模型，openGauss能分析查询模式与数据分布，自动生成最优索引组合。例如，在金融交易场景中，该技术使复杂查询响应时间从秒级降至毫秒级，同时减少30%的索引存储开销。
- 慢SQL根因分析：通过时序数据挖掘与异常检测算法，openGauss可精准定位性能瓶颈，并提供优化建议。某银行核心系统迁移后，慢SQL比例从12%降至2%以下。
- DB4AI：数据库内嵌AI计算能力 openGauss将AI计算能力下沉至数据库层，降低数据传输成本：
- 内置AI算子库：提供5大类20余种机器学习算法（如线性回归、决策树、LSTM时序预测），支持通过SQL直接调用。例如，电商企业可通过SELECT ai_predict(sales, 'arima') FROM orders实现销量预测。
- 向量计算加速：针对非结构化数据处理需求，openGauss推出DataVec向量引擎，支持亿级向量数据的毫秒级检索。结合鲲鹏NPU加速，1亿数据量的相似度搜索时延仅50ms，较传统方案提升3倍。
- 标量-向量融合查询：突破传统数据库单一数据类型限制，支持在单条SQL中同时处理结构化数据与向量特征。例如，在智能客服场景中，可结合用户画像向量与文本语义向量进行联合检索，使问答准确率提升25%。
- 向量数据库：RAG技术的核心支撑
- 作为RAG架构的关键组件，openGauss向量数据库具备三大核心能力：
- 高维向量存储优化：采用IVF-PQ（倒排索引+乘积量化）混合索引结构，在保证95%以上召回率的前提下，将存储空间压缩至原始数据的1/10。某知识图谱项目实测显示，10亿级向量存储成本从PB级降至TB级。
- 近似最近邻（ANN）搜索：基于HNSW（分层可导航小世界图）算法，支持动态调整搜索精度与速度的平衡。在推荐系统场景中，可通过SET ann_search.precision = 0.95将查询延迟控制在20ms内。
- 实时更新与一致性：通过原地更新引擎技术，实现向量数据的无锁写入。结合Paxos日志复制协议，确保主备节点数据一致性，满足金融级高可用要求。
二、技术生态：从开源社区到产业协同
- 社区治理：构建开放创新生态
openGauss社区采用“共建、共享、共治”模式，已形成覆盖产学研用的完整生态：
- 开发者规模：拥有850余家企业成员、7600余名贡献者，华为外部贡献占比达54%，2024年代码合入量与MySQL、PostgreSQL处于同一量级。
- SIG专项组：设立SQLEngine、StorageEngine、AI等12个专项兴趣组，推动特定领域技术突破。例如，AI SIG组研发的oGPilot平台已实现数据库故障自愈、智能扩容等场景落地。
- 培训与认证：推出DBA认证体系，与50余所高校合作开设数据库课程，年培养专业人才超3000名。
- 商业发行版：满足多样化需求 openGauss提供社区版、商业发行版、企业自用版三种形态，覆盖全场景需求：
- 商业发行版：由海量数据、云和恩墨等15家伙伴基于社区版深度定制，针对金融、电信等行业优化。例如，南大通用GBase 8s在某省医保系统中实现每日亿级交易处理，故障率降至0.001%以下。
- 企业自用版：中国移动、国家能源集团等20家企业基于openGauss构建私有化数据库，结合业务场景进行二次开发。中国移动核心系统迁移后，数据库成本降低40%，运维效率提升60%。
- 一体机解决方案：联合鲲鹏、昇腾推出RAG一体机，集成智能问答、Prompt工程等AI能力，部署效率提升2倍。钉钉AI助手采用该方案后，企业知识库检索响应时间从秒级降至100ms以内。
- 国际化布局：技术标准输出 openGauss已启动全球化战略，在亚太、中东等地建立本地化团队：
- 标准认证：获得首个自主创新数据库根社区认证，与openEuler、openFuyao形成技术协同。
- 海外案例：东南亚某头部金融机构基于openGauss构建核心系统，处理每日千万级交易，TCO（总拥有成本）较原有Oracle方案降低55%。
- 生态合作：与通义千问、智谱AI等大模型厂商完成适配，支持多模态数据检索场景。
三、用户案例分析：openGauss在不同领域的卓越实践
案例来源于官网：opengauss.org/zh/
（一）钉钉（中国）有限公司：AI 一体机开启智能办公新纪元
- 业务背景与需求
钉钉作为企业级智能移动办公平台的领军者，一直致力于利用前沿技术提升企业的沟通与协作效率。随着人工智能技术的飞速发展，钉钉敏锐地察觉到 AI 在办公场景中的巨大潜力，决心打造专属的 AI 助理，为用户提供更加智能化、个性化的服务。然而，要实现这一目标，面临着诸多技术挑战，如如何高效存储和处理海量数据以支持 AI 模型的训练与推理、如何确保数据的安全性与隐私性、如何实现系统的快速响应与高并发处理等。
- openGauss 解决方案应用
钉钉采用了 openGauss 与 DataVec 一体化解决方案，构建了强大的钉钉 AI 一体机。
- 数据存储与管理：openGauss 作为核心数据库，承担了结构化数据的存储与管理任务。其高性能的事务处理能力，确保了数据的强一致性和高可用性，为 AI 模型提供了准确、可靠的数据基础。DataVec 向量数据库则专注于非结构化数据的处理，将文本、图像等数据转换为高维向量进行存储和检索，实现了基于语义的快速查询，极大地提升了数据检索效率。
- AI 计算加速：一体机采用 GCH 底座，结合鲲鹏通算 CPU 和昇腾智算 GPU，与 openGauss 亲合。这种架构充分发挥了硬件的计算潜力，实现了亿级数据库 10 毫秒召回能力，响应时间和吞吐率较其他竞品性能提升 10%以上，大大加速了 AI 模型的推理过程。
- 智能运维与优化：openGauss 内置的 AI 引擎实现了参数自调优、慢 SQL 发现等功能。通过机器学习算法，数据库能够根据实时负载自动调整参数，优化查询性能，降低了运维成本，提高了系统的稳定性。
- 应用效果与价值
- 用户体验提升：钉钉专属 AI 助理能够快速理解用户需求，提供精准的智能问答、日程安排、文件检索等服务。用户无需在大量信息中手动查找，大大节省了时间和精力，提升了工作效率和满意度。
- 业务创新与发展：基于 openGauss 的强大支持，钉钉能够不断探索新的 AI 应用场景，如智能客服、智能审批等，为企业提供更多增值服务，增强了市场竞争力。
- 数据安全保障：openGauss 提供了严格的数据访问控制和加密技术，确保了企业数据的安全性和隐私性。同时，其高可用性设计保证了系统的稳定运行，避免了数据丢失和服务中断的风险。 （二）四川省气象探测数据中心：构建高效气象数据管理平台
- 业务背景与需求
四川省地域广阔，地理条件复杂，气象数据丰富多样。四川省气象探测数据中心承担着全省气象数据的收集、处理、分析和存储任务，为气象预报、气候研究、防灾减灾等提供关键数据支持。随着气象业务的不断发展和数据量的急剧增加，传统的数据库架构在性能、扩展性和稳定性方面逐渐难以满足需求。数据处理的延迟影响了气象预报的及时性，数据存储的局限性制约了长期气象研究的发展，因此急需一种更高效、可靠的数据管理解决方案。
- openGauss 解决方案应用
四川省气象探测数据中心采用 openGauss 商业发行版 - 虚谷数据库，构建了“天擎”的“云、边、端”三级数据管理架构。
- 高性能数据处理：虚谷数据库基于 openGauss 开发，具备业界领先的 2 路 150 万 tpmC 性能。它能够快速处理来自卫星、地面站、传感器等各类气象数据源的海量数据，实现数据的秒级汇总和交换。结合鲲鹏计算平台和 openEuler 操作系统，充分发挥了软硬件的协同优势，进一步提升了数据处理效率。
- 分布式架构与扩展性：虚谷数据库支持分布式架构，可根据业务需求灵活扩展计算和存储资源。随着气象数据量的不断增长，能够轻松实现水平扩展，确保系统的高性能和稳定性。同时，PB 级的数据管理能力满足了气象数据长期存储和深度分析的需求。
- 数据安全与可靠性：openGauss 提供了金融级稳定性，通过多种数据备份与恢复机制，确保了气象数据的安全性和可靠性。即使遭遇硬件故障、自然灾害等意外情况，也能快速恢复数据，保障气象业务的连续性。
- 应用效果与价值
- 气象预报准确性提升：快速、准确的数据处理为气象预报模型提供了及时、丰富的数据支持，使得气象预报更加精准，提前预警时间更长，为防灾减灾工作赢得了宝贵时间。
- 科研能力增强：长期、大量的气象数据存储和高效检索，为气候研究、气象变化分析等科研工作提供了便利。科研人员能够更深入地挖掘数据价值，推动气象科学的发展。
- 运营成本降低：虚谷数据库的自动化运维功能和高效性能，减少了人工干预和硬件资源投入，降低了数据中心的运营成本。同时，系统的稳定性和可靠性减少了因故障导致的业务中断损失。
钉钉（中国）有限公司和四川省气象探测数据中心虽然处于不同行业，但都通过采用 openGauss 及其相关解决方案，成功解决了业务中的数据管理难题，取得了显著的成效。 在应用场景上，钉钉侧重于利用 openGauss 支持 AI 应用，实现智能办公；而气象数据中心则更关注于海量气象数据的高效处理和存储，为气象业务提供支撑。在技术需求方面，钉钉对系统的响应速度、并发处理能力和 AI 计算加速有较高要求；气象数据中心则更注重数据的准确性、长期存储能力和系统的稳定性。 然而，两者都受益于 openGauss 的高性能、高可靠和高安全特性。openGauss 的灵活架构和丰富功能，能够根据不同行业的需求进行定制化应用，为企业和机构提供了可靠的数据管理解决方案。这些成功案例不仅证明了 openGauss 的技术实力和适用性，也为其他行业用户提供了宝贵的参考经验，将推动 openGauss 在更多领域的广泛应用和发展。
四、openGauss深度体验
4.1 安装openGauss openGauss作为企业级数据集，安装方案也是多样化，既可以下载安装包自行安装，也可以直接使用Docker镜像安装。 我们可以进入官方文档： docs.opengauss.org/zh/docs/lat…
安装官方文档给出的操作进行docker镜像拉取和安装即可。
按照上图所示，即安装成功，我们输入docker images可以看到已经有了openGauss镜像。
这时候运行：
docker run --name opengauss --privileged=true -d -e GS_PASSWORD=xxxxxx -p 8888:5432 opengauss/opengauss-server:latest
即可运行docker容器，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
使用 openGauss 镜像的时候，必须设置该参数，且不能为空或未定义。该参数用于设置 openGauss 数据库的超级用户omm。安装过程中将默认创建omm超级用户，该用户名目前无法更改。 openGauss 镜像配置了本地信任机制，因此在容器内连接数据库时无需密码，但若从容器外部（其它主机或者容器）连接，则必须要输入密码。
按照上面步骤运行成功后，可以通过以下命令进入容器：
docker exec -it opengauss bash
这时候我们可以登录登录omm超级用户：
$ su omm
$ gsql -d postgres -p 5432
这时候我们就进入openGauss数据库里了，可以进行数据库操作。
由于openGauss不支持宿主机直接连接超级管理员用户omm，所以我们需要在进行数据库操作前创建新的用户，再创建数据库和表：
创建用户
CREATE USER test WITH PASSWORD "xxxxxxxxx";
赋予管理员权限
GRANT ALL PRIVILEGES TO test ;
创建数据库
CREATE DATABASE gauss01 OWNER test ;
具体操作如下图所示：
接下来我们用qwen_agent框架来写一段RAG和agent代码来试试openGauss数据库的向量数据库功能，首先先下载所需要的库：
pip install qwen-agent dashscope psycopg2-binary
然后到阿里百炼大模型平台将qwen大模型的密钥复制过来，用以下命令导入到环境变量中：
export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxxxxxxx"
接着用创建一个python文件，将以下代码粘贴进去：
#!/usr/bin/env python3
"""
基于 qwen_agent 框架的 openGauss RAG 系统
使用通义千问和 openGauss 向量数据库
"""
import os
import psycopg2
from typing import List, Tuple, Optional, Dict, Union
import json
# qwen_agent 相关导入
from qwen_agent.agents import Assistant
from qwen_agent.tools.base import register_tool
from qwen_agent.tools.search_tools.base_search import BaseSearch
from qwen_agent.tools.doc_parser import Record
from qwen_agent.utils.tokenization_qwen import count_tokens
# 使用 dashscope SDK 直接调用嵌入模型
import dashscope
# ---------- 0. 硬编码测试文档 ----------
RAW_TEXT = """
openGauss 7.0 在 AI 场景下的向量特性
1. 支持 HNSW 近似索引，单机 500 万 768 维向量 QPS 12 万，P99 11 ms。
2. 内核级数组存储，无需外挂插件，备份恢复与关系表完全一致。
3. GPU 加速版单卡 A10 可跑到 28 万 QPS，INT4 量化误差 <0.3%。
4. 混合执行器可在同一 SQL 内完成标量过滤 + 向量排序，避免 ETL 到专用库。
5. 文本嵌入维度最大支持 1,048,576（2^20），远高于常见 1536 维模型。
默认端口 5432，管理员用户 omm，推荐通过 Docker 官方镜像快速体验。
"""
# ---------- 1. openGauss 向量存储类 ----------
class openGaussVectorStore:
"""openGauss 向量存储实现"""
def __init__(self, conn, table: str = "rag_docs"):
self.conn = conn
self.table = table
self._create_table()
def _create_table(self):
"""创建表和 HNSW 索引"""
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 e:
self.conn.rollback()
raise e
finally:
cur.close()
def add_documents(self, texts: List[str], embeddings: List[List[float]]):
"""添加文档和向量"""
cur = self.conn.cursor()
try:
for text, emb in zip(texts, embeddings):
emb_str = "[" + ",".join(map(str, emb)) + "]"
cur.execute(
f"INSERT INTO {self.table} (content, embedding) VALUES (%s, %s)",
(text, emb_str)
)
self.conn.commit()
except Exception as e:
self.conn.rollback()
raise e
finally:
cur.close()
def similarity_search_with_score(self, query_embedding: List[float], k: int = 3) -> List[Tuple[str, float]]:
"""向量相似度搜索"""
q_emb_str = "[" + ",".join(map(str, query_embedding)) + "]"
cur = self.conn.cursor()
try:
cur.execute(
f"SELECT content, embedding <-> %s AS distance "
f"FROM {self.table} ORDER BY distance LIMIT %s",
(q_emb_str, k)
)
results = cur.fetchall()
# 将距离转换为相似度分数（距离越小，相似度越高）
return [(res[0], 1.0 / (1.0 + res[1])) for res in results]
finally:
cur.close()
def count(self) -> int:
"""获取文档数量"""
cur = self.conn.cursor()
try:
cur.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM {self.table}")
return cur.fetchone()[0]
finally:
cur.close()
# ---------- 2. 嵌入模型封装类（使用 dashscope SDK） ----------
class DashScopeEmbedding:
"""使用 dashscope SDK 的嵌入模型封装"""
def __init__(self, model: str = 'text-embedding-v2', api_key: Optional[str] = None):
self.model = model
if api_key:
dashscope.api_key = api_key
elif not dashscope.api_key:
raise ValueError("请设置环境变量 DASHSCOPE_API_KEY 或传入 api_key 参数")
def embed_query(self, text: str) -> List[float]:
"""生成单个文本的嵌入向量"""
response = dashscope.TextEmbedding.call(
model=self.model,
input=text
)
if response.status_code == 200:
return response.output['embeddings'][0]['embedding']
else:
raise ValueError(f"嵌入模型调用失败: {response.message}")
def embed_documents(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]:
"""批量生成文本的嵌入向量"""
# dashscope 支持批量调用，但需要控制批次大小
batch_size = 25 # dashscope 单次最多支持 25 条
all_embeddings = []
for i in range(0, len(texts), batch_size):
batch_texts = texts[i:i + batch_size]
response = dashscope.TextEmbedding.call(
model=self.model,
input=batch_texts
)
if response.status_code == 200:
batch_embeddings = [item['embedding'] for item in response.output['embeddings']]
all_embeddings.extend(batch_embeddings)
else:
raise ValueError(f"嵌入模型调用失败: {response.message}")
return all_embeddings
# ---------- 3. 自定义 openGauss 向量搜索工具 ----------
@register_tool('openGauss_vector_search')
class openGaussVectorSearch(BaseSearch):
"""基于 openGauss 的向量搜索工具"""
def __init__(self, cfg: Optional[Dict] = None):
super().__init__(cfg)
# 初始化 openGauss 连接
self.conn = psycopg2.connect(
host="localhost", port=8888, database="gauss01",
user="test", password="Gauss@123"
)
# 初始化向量存储
self.vector_store = openGaussVectorStore(self.conn)
# 初始化嵌入模型（使用 dashscope SDK）
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
if not api_key:
raise ValueError("请设置环境变量 DASHSCOPE_API_KEY")
self.embeddings = DashScopeEmbedding(
model='text-embedding-v2',
api_key=api_key
)
# 初始化文档数据（如果表为空）
self._init_documents()
def _init_documents(self):
"""初始化文档数据"""
if self.vector_store.count() == 0:
# 将文档按段落分割
paragraphs = [p.strip() for p in RAW_TEXT.split('\n\n') if p.strip()]
# 生成嵌入向量
embeddings = self.embeddings.embed_documents(paragraphs)
# 存入数据库
self.vector_store.add_documents(paragraphs, embeddings)
print(f"已初始化 {len(paragraphs)} 个文档段落到 openGauss")
def sort_by_scores(self, query: str, docs: List[Record], **kwargs) -> List[Tuple[str, int, float]]:
"""计算查询与文档的相关性分数"""
# 提取查询文本（支持 JSON 格式）
try:
query_json = json.loads(query)
if 'text' in query_json:
query = query_json['text']
except (json.JSONDecodeError, TypeError):
pass
# 计算查询向量
query_embedding = self.embeddings.embed_query(query)
# 从 openGauss 检索相似文档
results = self.vector_store.similarity_search_with_score(query_embedding, k=10)
# 将 openGauss 检索结果映射到传入的 docs
# 格式: (doc_url, chunk_id, score)
chunk_scores = []
# 如果 docs 为空，创建一个虚拟文档
if not docs:
# 为每个检索结果创建一个虚拟 chunk
for idx, (content, score) in enumerate(results):
chunk_scores.append(('openGauss_doc', idx, float(score)))
else:
# 尝试将 openGauss 检索结果匹配到传入的文档 chunks
for content, score in results:
found = False
for doc in docs:
for chunk_idx, chunk in enumerate(doc.raw):
# 检查内容是否匹配（部分匹配即可）
if content[:100] in chunk.content or chunk.content[:100] in content:
chunk_scores.append((doc.url, chunk_idx, float(score)))
found = True
break
if found:
break
# 如果没找到匹配，使用第一个文档的第一个 chunk
if not found and docs and docs[0].raw:
chunk_scores.append((docs[0].url, 0, float(score)))
# 按分数降序排序
chunk_scores.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)
return chunk_scores
def __del__(self):
"""清理资源"""
if hasattr(self, 'conn') and self.conn:
try:
self.conn.close()
except:
pass
# ---------- 4. 初始化 RAG Agent ----------
def create_rag_agent():
"""创建基于 openGauss 的 RAG Agent"""
# 配置 LLM（使用通义千问）
llm_cfg = {
'model': 'qwen-turbo',
'api_key': os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
'base_url': 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1',
}
# 创建 Assistant，使用自定义的 openGauss 向量搜索
agent = Assistant(
llm=llm_cfg,
name='openGauss RAG Assistant',
description='基于 openGauss 向量数据库的 RAG 问答助手',
rag_cfg={
'rag_searchers': ['openGauss_vector_search'], # 使用自定义的向量搜索
'max_ref_token': 2000,
}
)
return agent
# ---------- 5. 主函数 ----------
def main():
"""主函数：演示 RAG 问答流程"""
# 检查环境变量
if not os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"):
raise ValueError("请设置环境变量 DASHSCOPE_API_KEY（从阿里云控制台获取）")
# 创建 Agent
agent = create_rag_agent()
# 测试问题
question = "openGauss 向量索引的 QPS 和延迟是多少？"
print("=" * 60)
print("【问】", question)
print("=" * 60)
# 运行 Agent
messages = [{'role': 'user', 'content': question}]
response_text = ""
for response in agent.run(messages=messages):
# 提取文本内容
if isinstance(response, list) and len(response) > 0:
last_msg = response[-1]
if isinstance(last_msg, dict) and 'content' in last_msg:
content = last_msg['content']
if isinstance(content, list):
# 提取文本部分
text_parts = [item.get('text', '') for item in content if isinstance(item, dict) and 'text' in item]
response_text = '\n'.join(text_parts)
elif isinstance(content, str):
response_text = content
print("【答】", response_text)
print("=" * 60)
if __name__ == "__main__":
main()
由于我们在运行openGauss镜像的时候做好了宿主机端口的映射，所以我们在自己电脑上也可以用psycopg2方式访问docker容器里的openGauss数据库。上面代码运行效果如下所示：
RAG向量检索增强生成结果如下：
(opengauss) jikangyi@jikangyideMacBook-Air opengauss % python Gauss_rag.py
已初始化 3 个文档段落到 openGauss
============================================================
【问】 openGauss 向量索引的 QPS 和延迟是多少？
============================================================
2025-11-08 23:02:07,778 - base.py - 780 - INFO - ALL tokens: 15, Available tokens: 58000
【答】 openGauss 是一个开源的、企业级的数据库系统，支持多种高级功能，包括向量索引（Vector Index）用于加速相似性搜索（如向量检索、语义搜索等）。不过，**openGauss 的官方文档中并没有直接提供关于向量索引的 QPS（每秒查询数）和延迟的具体数值**，因为这些指标会受到以下因素的影响：
---
### ✅ 影响 QPS 和延迟的关键因素：
1. **数据规模**：
- 向量数量越多，查询性能可能下降。
- 索引构建时间也与数据量有关。
2. **向量维度**：
- 维度越高，计算复杂度越高，延迟可能增加。
- 通常 768 维（如 BERT 向量）是常见场景。
3. **硬件配置**：
- CPU、内存、SSD 等都会影响性能。
- 使用 GPU 加速可以显著提升性能。
4. **索引类型**：
- openGauss 支持多种向量索引类型，如 HNSW、IVF-PQ 等。
- 不同索引类型在精度、速度上有不同表现。
5. **查询参数**：
- K 值（返回最近邻的数量）越大，查询越慢。
- 搜索半径（radius）或阈值（threshold）会影响结果数量和性能。
6. **并发请求量**：
- 高并发下，QPS 可能受限于数据库连接池、线程调度等。
---
### 📈 一般情况下的参考值（基于社区测试）：
| 指标 | 说明 |
|------|------|
| **QPS（每秒查询数）** | 在合理配置下，可达到 **几百到几千 QPS**，具体取决于数据量和硬件。例如：<br> - 100 万向量，768 维，HNSW 索引，K=10：<br> - 单线程：约 100~300 QPS<br> - 多线程：可达 1000+ QPS |
| **延迟（Latency）** | 平均延迟在 **毫秒级别**：<br> - 单次查询：1~10 ms（低负载）<br> - 高负载时可能上升至几十毫秒 |
---
### 🔧 推荐优化建议：
- **使用 GPU 加速**：如果支持 GPU，可大幅提升向量搜索性能。
- **合理设置索引参数**：如 HNSW 的 M 值、EF 值等。
- **分区与并行处理**：对大规模数据进行分区，利用多线程/分布式处理。
- **缓存热门查询**：减少重复查询的压力。
---
### 📘 官方资源参考：
你可以查阅 openGauss 的 GitHub 仓库或官方文档获取最新的向量索引实现和性能测试报告：
- [openGauss GitHub](https://github.com/opengauss-mirror)
- [openGauss 官方文档 - 向量索引](https://opengauss.org/en/docs/)
---
如果你有具体的测试环境（如硬件配置、数据量、查询模式），我可以帮你更精确地估算 QPS 和延迟范围。欢迎提供更多细节！
============================================================
代码运行结果如上所示，基于 qwen_agent 框架和 openGauss 向量数据库的 RAG 系统：文档自动切分为 3 个段落并生成嵌入向量存入 openGauss（使用 HNSW 索引）。测试问答“openGauss 向量索引的 QPS 和延迟是多少？”已返回响应。系统能够：
- 连接 openGauss 数据库并创建向量索引
- 使用 dashscope SDK 生成文本嵌入向量
- 通过 qwen_agent 框架完成 RAG 问答流程 实际检索效果仍有优化空间：响应偏通用知识，未从 openGauss 中检索到预设的文档片段（例如“单机 500 万 768 维向量 QPS 12 万，P99 11 ms”），说明向量检索与文档映射逻辑需要进一步调试和优化。整体上，系统架构可行，openGauss 的向量存储与检索能力可正常工作。
五、openGauss总结
openGauss在AI、RAG与向量数据库的融合应用方面取得了显著成果。通过不断演进的技术特性、活跃的技术生态和丰富的用户案例，openGauss展示了其在数据库领域的强大实力和创新能力。面对业界热点和发展趋势，openGauss积极跟进，不断推出新的功能和解决方案，为用户提供更加优质、高效的数据库服务。
未来，随着AI技术的进一步发展和数据量的持续增长，openGauss有望在数据库领域发挥更加重要的作用。我们期待openGauss继续秉持开放、共享、协作的开源精神，与全球开发者、企业和研究机构共同推动数据库技术的创新和发展，为数字化和智能化时代的到来贡献更多的中国智慧。
