由 John Doe 一月 5, 2026
摘要：归根结底，数据库是 IT 行业的一种生产工具，决定应该采用什么生产工具，还是要看生产效率。
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从互联网时代（Web 2.0）到 AI 时代，数据库的生态位发生了本质的变化，导致开发者的首选从 MySQL 逐渐转向 Postgres。
在互联网时代，核心诉求是高并发、简单的 CRUD（增删改查）。MySQL 凭借其简单、极致的读写性能和易用的 LAMP 方案称王。
而在 AI 时代，核心诉求变成了面向 AI 的开发者交互体验、复杂的逻辑推理、以及与大模型（LLM）的深度集成。这种转变极大地改变了开发者的编程方式。
数据处理与分析：AI 辅助的自然语言交互
MySQL：优化器倾向于简单的 OLTP（事务处理）查询。面对相对复杂的嵌套查询（子查询）、CTE（公用表表达式）或窗口函数时，性能有时不可预测。
Postgres：强大的查询优化器和执行器，对复杂 SQL 的支持符合 SQL 标准。
编程方式的改变：
现在开发者使用开发工具时，往往集成 LLM（如微软的 VS Code for PostgreSQL），借助智能辅助来编写查询。
1. 用户问：“找出过去三个月消费增长最快的前 10% 用户，并分析他们的主要购买类别。”
2. AI 生成一段包含WITH子句（CTE）、窗口函数RANK()和多表JOIN的 60 行 SQL 代码。
3. Postgres 能够稳定、高效地执行这段 AI 生成的复杂代码，而 MySQL 可能会因为执行计划极差而超时。
因为 Postgres 支持的 SQL 特性更丰富，逻辑表达能力更强，导致 AI 写 Postgres 的 SQL 往往比写 MySQL 的 SQL 准确率更高。
另外，借助 Postgres 的扩展能力，可以使用pg_duckdb集成 DuckDB 的分析能力，对于超大数据集的分析，还可以使用pg_clickhouse集成 ClickHouse 的分析能力。
从“应用层处理业务逻辑”到“计算逻辑下沉到数据库”
在 MySQL 时代，为了减轻数据库压力，开发者遵循 “数据库仅作存储” 的原则。复杂的业务逻辑通常在 Java/Python 应用层处理，数据库只运行简单的 SELECT * FROM table WHERE id = ?。
AI 时代的编程改变：
AI 应用（特别是 Agent 和 RAG）通常需要处理海量上下文，数据搬运成本极高。Postgres 强大的计算能力允许开发者将逻辑下沉。
MySQL 的痛点：存储过程语法晦涩，调试困难，且性能优化有限，开发者尽量避免使用。
Postgres 的优势：
- 强大的 PL/PgSQL：支持复杂的控制流、异常处理。
- AI 赋能：以前开发者因为“难写”而不写存储过程。现在，通过自然语言（如 ChatGPT/Claude），开发者可以说：“请帮我写一个 PL/PgSQL 函数，计算用户留存并进行加权打分。” AI 生成的高质量存储过程，直接利用了 Postgres 的算力，使得 “数据库即后端” 成为可能。
编程范式转变：从 “应用层处理业务逻辑” 到 “计算逻辑下沉到数据库”，借助 AI 生成的复杂 SQL 和存储过程，大大简化了中间层代码。
向量化编程：从关键词匹配到语义搜索
这是 AI 时代最显著的特征。AI 应用的核心是 向量嵌入词（Vector Embeddings）。
MySQL 的困境：MySQL 对向量搜索的支持起步较晚且生态相对封闭。
Postgres 的 pgvector：通过插件机制，Postgres 摇身一变成为了最流行的向量数据库。
编程方式的改变：
过去（关键字）：开发者编写 LIKE '%apple%'。
现在（语义）：开发者将文本转化为向量，存入 Postgres 的vector字段，然后使用自然语言进行相似度查询。
开发者不需要引入一个新的专用向量数据库（如 Milvus）来增加架构复杂度，只需在现有的 Postgres 上安装插件。这意味着开发者可以在同一个 SQL 事务中，既查询关系型数据（关系表元组），又查询语义数据（相似的文档）。
-- 典型的 PG 式向量化查询：混合查询
SELECT document_text
FROM documents
WHERE user_id = 123 -- 关系型过滤
ORDER BY embedding <=> '[0.1, 0.3, ...]' -- 向量语义排序
LIMIT 5;
可扩展性：数据库界的“操作系统”
Postgres 的设计哲学是一切皆可扩展。
MySQL：它是简单专一的数据库，如果你想增加一种新的数据类型或数据处理方式，通常需要集成一款新的专用数据库。
Postgres：它提供了扩展接口和 FDW 外部数据包装器，可作为 AI 时代数据管理的抽象框架。
编程方式的改变：
很多互联网项目，早期要敏捷迭代快速上线，用 MySQL；内容检索得快，上 ElasticSearch；后期做大数据分析，又要搭 Hadoop。
换成使用 Postgres 后，需要支持全文检索与混合搜索，可以用ParadeDB；需要做数据分析，可以用pg_duckdb、pg_clickhouse；AI 时代需要向量搜索，可以用pgvector。
开发者不需要为了新特性，去集成新的专用数据库，只需要CREATE EXTENSION。这种搭积木的编程体验，让 Postgres 成为了 AI 技术栈中的万能胶水。开发者只需要懂得如何运用 AI，将自然语言正确地转换为 Postgres 的 SQL 语法，就可以完成各种复杂的数据处理逻辑。
统一所有数据处理工具的 SQL 语法，消除以 MySQL 为中心的 “SQL 方言众多”、“数据割裂”和“运维复杂”难题。使用 AI 将自然语言转换为 Postgres 的 SQL 语法，重构所有数据的处理逻辑，大幅提升 IT 研发的生产效率，实现 IT 应用的智能化交互体验的升级。
总结比较表
| 维度 | 互联网时代 (MySQL 范式) | AI 时代 (Postgres 范式) |
|---|---|---|
| 核心数据 | 结构化文本/数字 | 向量、JSON、非结构化数据 |
| 逻辑位置 | Java/Python 应用层处理业务逻辑 | 数据处理逻辑下沉数据库 (复杂 SQL/存储过程) |
| 代码生成 | 手写 SQL，尽量简单 | AI 生成复杂 SQL/存储过程 |
| 查询模式 | 主键精确匹配 (Where ID=1) | 语义搜索 + 混合查询 |
| 数据管理方式 | 追求简单专一、配合多种专用数据库 | 追求功能丰富、扩展对接专用数据处理能力 |
| 开发者体验 | 全人工开发，需具备各项专业技能 | 面向 AI 的自然语言交互，聚焦业务需求的理解和描述 |
结论
Postgres 之所以成为 AI 时代的首选，是因为它不再仅仅是一个“存数据的仓库”，而变成了一个“面向 AI 的数据处理平台”。
在 AI 辅助编程的加持下，Postgres 复杂的特性（如存储过程、复杂查询）不再是开发者的负担，反而变成了强大的武器，完美适配了 AI 应用对数据本地计算和多模数据处理的需求。