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PostgreSQL 16 搭配 PgVector:Windows 11 完整安装教程

作者：夜郎king

PgVector助力PostgreSQL实现向量数据库功能,简化AI检索架构；支持多种向量类型与距离算法,轻松实现多媒体检索与个性化推荐；适合Windows及Linux环境部署,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

一、前言

1. 向量数据库

        随着大模型、AI 检索、智能推荐、图文匹配等业务快速落地，向量检索成为技术架构中不可或缺的一环。文本、图片、音频、视频等非结构化数据，都会通过 Embedding 模型转化为多维向量，业务依靠向量相似度完成匹配、搜索、聚类等操作。传统关系型数据库无法高效处理海量向量的相似度计算，专用向量数据库应运而生。但独立部署向量库会增加运维成本、数据同步成本与架构复杂度。在此背景下，基于传统数据库扩展实现向量能力的方案，凭借低侵入、易集成、复用原有生态等优势，成为中小型项目、个人开发、企业内部系统的首选。

2. PgVector 应用场景

        PgVector 作为 PostgreSQL 生态下的向量扩展，完美融合了关系型数据库的事务能力与向量检索能力，典型应用场景如下：

  1. AI 语义检索：知识库、问答系统、文档检索，将文本向量化后实现语义匹配；
  2. 多媒体检索：图片、音频、视频以向量形式存储，实现以图搜图、相似音视频查找；
  3. 个性化推荐：用户行为、内容特征向量化，完成商品、内容智能推荐；
  4. 数据分析与聚类：用户分群、内容归类、异常检测等向量聚类场景；
  5. 混合查询业务：同时需要结构化数据查询 + 向量相似度检索的混合业务，无需拆分多套存储。

        本文基于 Windows 11 系统，搭配主流的 PostgreSQL 16 版本，手把手完成 PgVector 安装、配置与功能验证，适合开发、测试、学习环境使用，如需在生产环境进行使用，可以切换至Linux环境进行安装配置更佳。

二、关于 PgVector

1. PgVector 是什么

        PgVector 是一款开源 PostgreSQL 扩展插件，由 ankane 团队维护，原生为 PostgreSQL 增加向量数据类型与向量检索能力。它不改变 PostgreSQL 原有架构，以扩展形式运行，兼容 PostgreSQL 完整生态（事务、索引、JOIN、备份恢复、权限管理等）。目前支持 PostgreSQL多个版本，兼容主流操作系统，同时提供源码编译、容器、包管理等多种部署方式，是目前Postgres 体系中使用最广泛的向量检索扩展。

2. PgVector 可以做什么

  1. 多类型向量存储：支持普通浮点向量、半精度向量、二进制向量、稀疏向量，适配不同精度与存储需求；
  2. 丰富距离算法：内置 L2 距离、内积、余弦距离、L1 距离、汉明距离、杰卡德距离，覆盖绝大多数相似度计算场景；
  3. 双层检索模式：支持精确检索（百分百召回）与近似最近邻检索（牺牲少量召回换取极致速度）；
  4. 专业向量索引：提供 HNSW、IVFFlat 两大主流向量索引，应对千万级甚至亿级向量数据检索优化；
  5. 全量 SQL 兼容：使用标准 SQL 完成向量增删改查、条件过滤、聚合计算，学习成本极低；
  6. ACID 事务保障：继承 PostgreSQL 事务特性，向量数据同样支持事务、回滚、并发控制，数据安全性更高。

        简单来说：有了 PgVector，你的 PostgreSQL 就能直接当作「关系型数据库 + 向量数据库」二合一存储使用。为什么要提基于PG生态的，很多中小企业，我们的存储和计算的能力都放在数据库中。由于技术储备的同学其实没有那么多，因此我们尽量精简技术栈，降低运维的难度。熟悉的PostGIS就是基于PG的GIS扩展，我们很多的业务都可以基于PostGIS来进行开展。   

三、Windows11 环境下安装详解

        这里介绍一下博主的开发环境，使用的Window11操作系统，64位。设备硬件信息如下：

        如果大家的开发环境是在Linux中的，看到这里就可以划走了。言归正传，下面继续深入对PgVector进行讲解。

1. 安装方式汇总

        一般来讲，PgVector 主要有 4 种安装方案，大家可根据自身环境选择：

  1. 源码编译安装：Linux、Mac、Windows 通用，自由度最高，可自定义版本，本文重点讲解 Windows 源码编译；
  2. Docker 容器部署：一键拉起集成 Postgres + PgVector 的镜像，适合快速体验、测试环境；
  3. 包管理器安装：Linux 发行版、macOS 可通过 APT、YUM、Homebrew 等直接安装，Windows 支持 conda 安装；
  4. 云托管服务：各大云厂商托管 PostgreSQL 服务大多已预装 PgVector，无需手动部署。

        对于 Windows 11 本地开发、调试场景，这里我们使用最简单的方法，使用预编译的版本进行安装。

2. 前置环境准备

（1）安装 PostgreSQL 16

        首先确保系统已安装 PostgreSQL 16，根据环境的需要，也可以安装更高的版本，步骤简述：

  1. 前往 PostgreSQL 官网下载 Windows 安装包（PostgreSQL 16.x）；
  2. 双击安装，自定义安装路径（本文默认路径：D:\Program Files\PostgreSQL\16），设置超级管理员 postgres 密码；
  3. 保持默认端口 5432，完成安装，启动 PostgreSQL 服务。

关键记录：PostgreSQL 根目录 PGROOT=D:\Program Files\PostgreSQL\16，后续编译需要用到。

2.安装 PgVector

        这里我们使用一种的简单的方法来安装PgVector。当然，大家可以通说自定义编译的方式进行安装。如果大家仅为了学习和使用PgVector，可以参考本文的使用预编译的方式进行安装。

        在浏览器中输入以下地址，可以找到已经编译好的PgVector的编译版本，

https://github.com/andreiramani/pgvector_pgsql_windows/releases?page=1

https://github.com/andreiramani/pgvector_pgsql_windows/releases/tag/0.8.2_16.1

        需要注意的是，大家在下载时根据本地的实际环境和软件版本来选择下载。

        将上面解压出来的文件夹，除了readme.txt之外，都复制到PG16的安装目录下，复制过去之后，选择覆盖所有。

3. 重启 PostgreSQL 服务

        安装完成后，重启 PostgreSQL 服务使扩展生效：

  1. 按下 Win + R 输入 services.msc 打开服务列表；
  2. 找到 postgresql-x64-16 服务，右键重启。

四、PgVector 功能测试

        本节通过标准 SQL 完成「创建数据库 → 启用扩展 → 建表 → 插入向量 → 相似度检索」全流程，验证前面的PgVector安装环境可用性。

1. 连接 PostgreSQL

        使用任意客户端连接（PostgreSQL 自带 psql、DBeaver、Navicat、pgAdmin 均可），本文以Navicat17为例：

2. 创建测试数据库

-- 创建向量测试库
CREATE DATABASE hydromind_db;

3. 启用 PgVector 扩展

每个数据库都需要单独执行一次启用命令：

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

        执行无报错，代表 PgVector 扩展加载成功。

4. 基础实例测试

（1）创建带向量字段的数据表

        创建一张测试表，包含自增主键与 3 维向量 字段：

-- 创建测试数据表
CREATE TABLE sample_vectors (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    embedding VECTOR(3),
    description TEXT
);

（2）插入向量数据

        向量以数组格式写入：

-- 插入示例向量数据
INSERT INTO sample_vectors (embedding, description) VALUES 
('[1,2,3]', '简单向量示例'),
('[4,5,6]', '另一个测试向量');

（3）余弦距离查询

        演示另一种常用相似度算法（余弦距离）：

-- 执行向量相似性搜索测试
SELECT id, description, embedding <-> '[3,1,2]' AS distance 
FROM sample_vectors 
ORDER BY distance 
LIMIT 3;

        以上 SQL 全部正常执行、返回结果，说明 PostgreSQL 16 + PgVector0.8.2 在 Windows11 环境部署完成。

五、总结

  1. 本文基于 Windows 11 + PostgreSQL 16，使用预编译安装的方式完成 PgVector 部署，适配本地开发、学习、测试场景，步骤完整且可落地；
  2. PgVector 作为 Postgres 生态的向量扩展，兼顾关系型数据库的稳定性与向量检索的能力，大幅简化 AI 检索类项目的架构与运维；
  3. 基础测试仅演示了向量增查与基础距离算法，后续可进一步探索 HNSW/IVFFlat 向量索引、高维向量、混合条件查询等高级用法。

        如果是生产环境，建议优先考虑 Linux 部署或 Docker 容器化方案；个人学习、本地调试，Windows 这套方案完全够用。行文仓促，定有不足之处，欢迎各位朋友在评论区批评指正，不胜感激。

到此这篇关于PostgreSQL 16 搭配 PgVector:Windows 11 完整安装教程的文章就介绍到这了,更多相关PostgreSQL搭配 PgVector内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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