Junyu Chen on Vchord

VectorChord 1.1：原生 4/8 比特向量类型与每索引查询默认值

Sat, 14 Feb 2026 00:00:00 +0000

值此马年新春开启之际，我们非常高兴地宣布发布 VectorChord 1.1。

VectorChord 1.0 是 Postgres 原生向量搜索的一个重要里程碑：它让大规模索引构建变得足够快，感觉就像日常迭代而非停机维护。在 1.1 版本中，我们在此基础上更进一步，推出了 RaBitQ8：这是一种全新的向量类型，相比 float32 可节省 4 倍存储空间并提供更快的搜索速度，同时召回率损失不到 1%。配合 RaBitQ4 以及更具可组合性的查询控制能力，VectorChord 1.1 已准备好应对你最严苛的生产工作负载。

在 PostgreSQL 上将向量搜索扩展至 10 亿规模

Thu, 15 Jan 2026 00:00:00 +0000

对于希望自行部署十亿级规模向量搜索的团队而言，真正的挑战往往不在于原始性能，而在于实用性。许多专为十亿级规模、低延迟向量搜索而设计的解决方案都伴随着诸多现实约束，需要在各种权衡中做出妥协，从而影响了落地的难易程度。

我们如何在 PostgreSQL 上实现 20 分钟构建 1 亿向量索引

Wed, 03 Dec 2025 00:00:00 +0000

1. 引言

在过去几个月里，我们收到了来自用户和合作伙伴的一致反馈：尽管我们提供可扩展、高性能 pgvector 替代方案的目标广受好评，但在十亿级规模下，索引构建时间和内存占用仍然是大家关注的主要痛点。

VectorChord：在 AWS 上高性价比地上传与搜索 4 亿向量

Fri, 30 May 2025 00:00:00 +0000

在本文中，我们将介绍一种利用真实世界的 LAION-400M 数据集和 PostgreSQL 中的 VectorChord 扩展，以高性价比方式上传、构建索引并搜索大规模向量数据的方法。

我们将向您展示需要什么样的硬件配置，才能使用 VectorChord 在这一海量数据集上进行搜索，并确保您获得既准确又快速的搜索体验。

PostgreSQL 向量搜索：内存与磁盘方案对比分析

Thu, 03 Apr 2025 00:00:00 +0000

引言：真实场景中的挑战

并非所有场景都需要专用的向量数据库。借助 pgvector、pgvectorscale、VectorChord（演进自 pgvecto.rs）等 PostgreSQL 扩展，您可以在无需额外基础设施的情况下同时获得向量搜索与关系型数据库的能力。但实际落地并非总是顺风顺水，以下是真实用户的反馈：

PostgreSQL 全文检索：用对方法其实很快（打破“慢”的迷思）

Wed, 02 Apr 2025 00:00:00 +0000

你可能在一些技术讨论或博客文章中看到过这样的观点：与专用搜索引擎或特定扩展相比，PostgreSQL 内置的全文检索（Full-Text Search，简称 FTS）在性能上表现不佳。近期一个典型的例子是 Neon 发布的博客文章《Performance Benchmark: pg_search on Neon》（链接）。

使用 VectorChord 在 PostgreSQL 中实现 10,000 QPS 的向量搜索

Thu, 27 Feb 2025 00:00:00 +0000

VectorChord 是一款专为可扩展、高性能且磁盘友好的向量相似度搜索而设计的 PostgreSQL 扩展，也是 pgvecto.rs 的继任者。在我们之前的博客文章中，我们展示了仅需每月 $250 的成本，VectorChord 就能在 1 亿规模的向量数据集上以 0.95 的精度实现 131 QPS——展现了大规模向量搜索中令人印象深刻的高性价比。

ARM + VectorChord：高性价比的快速向量搜索

Tue, 21 Jan 2025 00:00:00 +0000

ARM64 正悄然成为高性价比云服务器的首选架构，尤其是在 AWS 上。借助 Graviton 系列（Graviton3 和 Graviton4）等基于 ARM 的处理器，你可以在不牺牲性能的前提下节省一大笔开销。这些 ARM64 实例比传统的 x86 实例实惠得多，是在云端平衡成本与性能的可靠选择。

VectorChord：在 PostgreSQL 中仅花 $1 存储 40 万向量

Thu, 05 Dec 2024 00:00:00 +0000

我们很高兴地宣布推出全新的 PostgreSQL 向量搜索扩展，为大规模向量管理提供极具性价比的解决方案。使用 VectorChord，您可以在 1 亿条 768 维向量数据集上执行 Top 10 查询时，以 0.95 的精度实现 131 QPS。整套环境可在单台机器上运行，每月成本仅为 $250。

释放稀疏向量的强大潜能

Fri, 05 Jul 2024 00:00:00 +0000

在过去，混合搜索（hybrid search）通常结合两种搜索方式：传统的基于关键词的搜索与基于向量的相似度搜索。然而，稀疏向量（sparse vector）可以作为关键词搜索的替代方案，通过纯向量搜索释放数据流水线的全部潜能。