作者 | Richard macManus

编译 | 言征

一家名为Tembo的公司鼓励开发人员在Postgres之上进行构建，使用越来越多的Postgres扩展。

PostgreSQL（通常称为Postgres）是一个流行的免费开源关系数据库。多年来，它吸引了许多扩展和第三方工具，这激发了一家名为Tembo的公司构建“Postgres即平台”服务——一种Postgres扩展和其他工具的市场。目标是使开发人员能够“在Postgres上构建任何应用程序”。

为了理解这些问题，我采访了微软首席技术官Samay Sharma，他之前在微软管理一个由Postgres提交者和贡献者组成的团队。

Tembo将自己宣传为“在一个统一的平台内运行Postgres及其整个生态系统的托管云——扩展、应用程序、工具等等。”但Sharma特别想强调的是扩展。

他告诉我：“在我看来，现在是扩展占据中心地位并推动在Postgres之上构建的变革性应用程序的时候了。”

他补充道，“数据库扩张”对开发人员来说是一个日益严重的问题——一个组织中有多个数据库，但并非所有数据库都兼容。Sharma认为“大多数这些问题都可以通过Postgres的几个扩展来解决。”

1、特定应用程序Postgres，包括AI应用程序

Sharma承认，Postgres当然不缺乏托管服务提供商。但Tembo的目标是提供一个“特定于应用程序的Postgres”，其中扩展是服务的重要组成部分。

“我们还根据您的应用程序需求、工作负载等对Postgres进行了不同的调整，”他继续说道。

目标是帮助不是数据库专家的应用程序开发人员充分利用Postgres。考虑到我们正处于生成人工智能的时代，它有自己的数据需求——比如在LLM处理内容之前和之后使用矢量数据库来优化内容——我问Tembo是如何应对人工智能趋势的。

“Postgres有一个扩展名为pgvector，”Sharma解释道。

“这样你就可以在现有的表中添加一个简单的数据类型vector。所以，即使你有现有的数据行，你也可以添加一个vector数据类型——这是一个转换的嵌入。”他补充道，在Tembo，他们已经构建了一个名为pg_vectorize的扩展，他说“可以让你从Postgres中获取OpenAI嵌入。”

他指出，以前的扩展只能用C编写，但现在它们也可以用Rust编写。该扩展采用Postgres列“，然后查询OpenAI，生成嵌入，并将其存储在数据库旁边，只需一个函数调用。”

除了pg_vectorize，Tembo还提供了200多个其他扩展。受用户欢迎的扩展包括地理空间、数据仓库和“近似聚合算法”。在数据仓库方面，Sharma指出，使用Postgres扩展的吸引力之一是，它是使用大型提供商的解决方案的一种具有成本效益的替代方案（他提到Snowflake作为一个例子）。他说：“从历史上看，拥有少量数据的开发人员不得不使用昂贵的技术[…]，远远超出了他们目前的需求。”。

Sharma说，Tembo的目标是“瓦解数据堆栈”，这样“你就可以使用一个平台来获得你需要的任何类型的数据库，而不是去找15家供应商，购买15个不同的数据库，然后学习如何将它们拼凑在一起。”

2、使用AI来生成SQL

我提到过，一些开发人员正在使用大型语言模型或Copilot产品将他们使用的任何编程语言翻译成SQL。或者，来使用AI来改进他们的SQL查询。我问Tembo是否有这种功能。

他证实道，的确有Postgres扩展可以将自然语言查询转换为SQL查询——pg_human就是一个例子。他补充说，未来几年，你可能可以使用自然语言直接与数据对话。

他说：“你最终想要的实际行为是，你所有的数据都整合在一个平台上，你可以问它你想问的问题。”

“现在，今天，您使用SQL作为一种方法来实现这一点——但随着时间的推移，随着自然语言[processing]中新的SQL生成功能，我认为我们有可能达到这一点。”

3、为什么现在要做一个扩展市场？

最后，Sharma说，Tembo的目标是为Postgres创建一个“扩展市场”。他承认Postgres扩展已经存在了一段时间，但他认为现在是建立市场的合适时机，因为有越来越多的扩展开发人员，但他们的产品没有得到足够的利用。

他说：“很难为扩展找到文档，很难找到扩展本身，很难判断它们的成熟度。”

“因此，就生态系统的成熟而言，供应商承担起这一责任是很重要的。”Tembo似乎想成为Postgres扩展的默认供应商。

原文链接：https://thenewstack.io/how-devs-can-use-postgres-extensions-including-for-ai-Apps