在过去，数据库世界界限分明：传统关系型数据库（RDBMS）处理结构化的表格数据，而向量数据库负责非结构化的语义搜索。然而，随着 混合向量查询（Hybrid Spatial-Vector Search） 技术的成熟，这两者的深度融合正在重塑 2026 年的数据处理范式。
什么是混合向量查询？
混合向量查询是指在同一个查询语句中，同时结合元数据过滤（Metadata Filtering）与向量近似检索（ANN）。
想象你在经营一个高端电商平台。用户搜索“适合夏天穿的凉爽蓝色运动鞋”。
向量检索负责理解“夏天穿”、“凉爽”、“运动鞋”这些模糊语义。
传统过滤则负责硬性指标，如“库存 > 0”、“颜色 = 蓝色”、“价格 < 1000”。
传统数据库的“逆袭”：以 PostgreSQL 为代表
目前，企业不再倾向于为了 AI 需求而维护一套全新的数据库栈，而是更愿意在成熟的传统数据库上扩展向量能力。
pgvector 的崛起： 作为 PostgreSQL 的插件，它允许在同一张表中存储 vector 类型字段。这意味着你可以直接使用 SQL 进行 JOIN 操作，将用户信息与他们的偏好向量实时关联。
一致性与事务： 传统数据库提供了向量数据库往往缺失的 ACID 特性。在金融或医疗场景下，最新数据库 确保向量数据的实时更新与业务逻辑强一致至关重要。
核心优势：精准度的二次飞跃
单纯的向量检索有时会产生“语义漂移”。通过混合查询，开发者可以利用 BM25 算法（关键词匹配） 与 向量得分 进行加权融合（RRF 算法）。
消除幻觉： 强制限定在特定业务分类（元数据）下进行检索。
性能优化： 先通过索引过滤掉 90% 的无关记录，再进行高维向量计算，极大地提升了查询效率。 |
