【Docker】使用 Docker 安装 PostgreSQL + pgvector 向量数据库（基于 pgvector/pgvector:pg16）

博主： Fivk
发布时间：2025 年 06 月 30 日
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2880字数
分类： MySQL 知识总结

随着大模型（LLM）和向量检索（RAG、Embedding）应用兴起，向量数据库变得越来越重要。其中，**PostgreSQL + [pgvector](https://github.com/pgvector/pgvector)** 成为非常流行的一种组合方案，既能保留关系数据库的强大特性，又能高效地进行向量检索。

本篇文章将手把手教你如何 **使用 Docker + Docker Compose 部署 PostgreSQL 16 + pgvector 插件**。

---

## 1. 创建项目目录与配置文件

我们建议将项目文件组织在一个单独目录下：

```bash
mkdir pgvector-demo && cd pgvector-demo
```

然后在其中创建一个 `docker-compose.yml` 文件，内容如下：

```yaml
version: '3.8'

services:
  db:
    image: pgvector/pgvector:pg16
    container_name: pgvector-db
    environment:
      POSTGRES_USER: myuser
      POSTGRES_PASSWORD: mypassword
      POSTGRES_DB: mydb
    ports:
      - "5432:5432"
    volumes:
      - pgdata:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  pgdata:
```

> 说明：
>
> - 使用 `pgvector/pgvector:pg16` 镜像，内置 PostgreSQL 16 + pgvector 插件。
> - 数据保存在 Docker 卷 `pgdata` 中，重启不会丢失。
> - 监听宿主机端口 5432，可用本地工具如 `pgAdmin`, `DBeaver`, `psql` 连接。

---

## 2. 启动服务

在 `docker-compose.yml` 所在目录下运行：

```bash
docker-compose up -d
```

查看容器状态：

```bash
docker ps
```

输出应包含一个名为 `pgvector-db` 的容器，状态为 `Up`。

---

## 3. 验证 pgvector 安装成功

### 进入 PostgreSQL 容器：

```bash
docker exec -it pgvector-db psql -U myuser -d mydb
```

### 启用 pgvector 插件：

```sql
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
\dx
```

你应该能看到如下输出：

---

## 4. 插入并查询向量数据（示例）

```sql
-- 创建表，包含一个向量字段（维度为3）
CREATE TABLE items (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  embedding vector(3)
);

-- 插入向量数据
INSERT INTO items (embedding) VALUES
  ('[1,1,1]'),
  ('[2,2,2]'),
  ('[1,0,0]');

-- 查询与 [1,1,1] 最接近的向量（基于欧几里得距离）
SELECT id, embedding
FROM items
ORDER BY embedding <-> '[1,1,1]'
LIMIT 3;
```

---

## 5. 常用 Docker 管理命令

| 功能           | 命令                                                 |
| ---------------- | ------------------------------------------------------ |
| 启动服务       | `docker-compose up -d`                               |
| 停止并移除容器 | `docker-compose down`                                |
| 查看日志       | `docker-compose logs -f`                             |
| 进入容器终端   | `docker exec -it pgvector-db bash`                   |
| 进入 psql      | `docker exec -it pgvector-db psql -U myuser -d mydb` |

---

## 6. 延伸建议

- 可以在此基础上结合 OpenAI、HuggingFace、LangChain 等工具，将 Embedding 数据写入 `vector` 字段。
- 推荐使用 `pgvector-py`（Python SDK）或 `psycopg` 操作数据库。
- 可加入 `pgAdmin4` 服务进行可视化管理。

---

## 总结

通过本教程完成了：

- 在 Ubuntu 上使用 Docker 安装 PostgreSQL + pgvector；
- 使用 `docker-compose.yml` 实现服务编排和数据持久化；
- 插入和查询向量数据，验证向量检索功能。

这个方案适用于开发环境、测试向量检索应用，甚至可在生产环境中扩展为向量增强的知识库（RAG 系统）或语义搜索平台。

最后修改：2025 年 07 月 03 日

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Fivk • 2025 年 06 月 30 日

本篇文章将手把手教你如何 **使用 Docker + Docker Compose 部署 PostgreSQL 16 + pgvector 插件**。

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## 1. 创建项目目录与配置文件

我们建议将项目文件组织在一个单独目录下：

```bash
mkdir pgvector-demo && cd pgvector-demo
```

然后在其中创建一个 `docker-compose.yml` 文件，内容如下：

```yaml
version: '3.8'

volumes:
  pgdata:
```

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## 2. 启动服务

在 `docker-compose.yml` 所在目录下运行：

```bash
docker-compose up -d
```

查看容器状态：

```bash
docker ps
```

输出应包含一个名为 `pgvector-db` 的容器，状态为 `Up`。

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## 3. 验证 pgvector 安装成功

### 进入 PostgreSQL 容器：

```bash
docker exec -it pgvector-db psql -U myuser -d mydb
```

### 启用 pgvector 插件：

```sql
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
\dx
```

你应该能看到如下输出：

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## 4. 插入并查询向量数据（示例）

```sql
-- 创建表，包含一个向量字段（维度为3）
CREATE TABLE items (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  embedding vector(3)
);

-- 插入向量数据
INSERT INTO items (embedding) VALUES
  ('[1,1,1]'),
  ('[2,2,2]'),
  ('[1,0,0]');

-- 查询与 [1,1,1] 最接近的向量（基于欧几里得距离）
SELECT id, embedding
FROM items
ORDER BY embedding <-> '[1,1,1]'
LIMIT 3;
```

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## 5. 常用 Docker 管理命令

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## 6. 延伸建议

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## 总结

通过本教程完成了：

- 在 Ubuntu 上使用 Docker 安装 PostgreSQL + pgvector；
- 使用 `docker-compose.yml` 实现服务编排和数据持久化；
- 插入和查询向量数据，验证向量检索功能。

这个方案适用于开发环境、测试向量检索应用，甚至可在生产环境中扩展为向量增强的知识库（RAG 系统）或语义搜索平台。

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