多租户架构

多租户对于 SaaS 应用至关重要，它允许单个实例服务多个用户或群组，同时确保数据隐私与安全。本文概述如何使用 pgvecto.rs 设计并实现一个简单的多租户向量搜索系统。

多租户（Multi-tenancy）对于 SaaS 应用至关重要，它允许单个数据库实例同时服务多个用户或团队，同时确保数据隐私与隔离安全。本文将介绍如何使用 pgvecto.rs 设计并实现一个简洁的多租户向量搜索系统。

设计数据库表结构

在多租户系统中，基于用户的隔离能否成功，取决于结构良好的数据库 Schema 设计：

用户与文档（Users and Documents）

每个用户由唯一的 user_id 标识，该标识直接关联到其拥有的文档以实现私有访问控制。documents 表存储每个用户的文档，每篇文档具有唯一的 id、title（标题）和 content（内容）。还可以在 documents 表中加入其他元数据字段以增强搜索功能。为了更真实地还原生产场景，我们将 user_id 关联在 documents 表上，而不是直接冗余在切片嵌入（chunk embeddings）表中。

CREATE TABLE documents (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    user_id INTEGER NOT NULL,
    title TEXT,
    content TEXT,
    -- 其他元数据字段
);

文本切片（Chunks）

chunks 表用于存储文档切片的向量化表示（embedding），并通过外键 document_id 引用其所属的文档。

CREATE TABLE chunks (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    document_id INTEGER REFERENCES documents(id),
    embedding vector(512) NOT NULL
);

实体关系图（ER 图）

实现多租户查询

创建索引

在 chunks.embedding 列上创建向量索引以加速查询过程。这里我们使用点积（dot product）作为相似度度量方式：

CREATE INDEX idx_chunks_embedding ON chunks USING vectors (embedding vector_dot_ops);

按 `user_id` 执行带过滤的向量查询

SELECT chunks.id AS chunk_id, documents.id AS document_id, documents.title
FROM chunks
INNER JOIN documents ON chunks.document_id = documents.id
WHERE documents.user_id = 'alice' /* 替换为实际的 user_id */
ORDER BY chunks.embedding <-> '[3,2,1]' /* 替换为查询向量 */ LIMIT 5;

在这条查询中：

SELECT 子句包含了 chunks.id AS chunk_id、documents.id AS document_id 和 documents.title，分别返回切片 ID、文档 ID 和文档标题。
INNER JOIN 与 WHERE 条件确保只检索属于指定用户（如 'alice'）的文档所关联的文本切片。
ORDER BY 子句计算切片嵌入向量与给定查询向量 '[3,2,1]' 之间的距离，并按相似度排序，最接近（最相似）的切片会排在最前面返回。
在实际使用时，请将 '[3,2,1]' 替换为真实的查询嵌入向量，并将 'alice' 替换为目标用户的实际 ID。

性能优化建议

在带过滤条件的向量搜索过程中，索引会扫描额外的候选点并逐一评估过滤条件。因此，如果系统中的用户 ID 数量非常庞大，或者某个用户的过滤条件命中率极低（数据极其稀疏），查询速度可能会受到影响。为了进一步提升大规模多租户场景下的性能，建议结合使用 PostgreSQL 的表分区（Partitioned Table）功能按租户进行分区。