OpenAI 正在利用开源 PostgreSQL 数据库来支持其 ChatGPT 和 API 平台，该平台为 8 亿用户提供服务。在周四发布的一篇博文中，OpenAI 透露，它是在一个单主 PostgreSQL 实例上运行其庞大的用户群，而不是在分布式数据库或分片集群上。

该配置使用一个 Azure PostgreSQL 灵活服务器进行所有写入操作，并大约有 50 个读取副本分布在多个区域，以处理读取请求。据 OpenAI 称，该系统每秒管理数百万个查询，同时保持较低的双位数毫秒级 p99 延迟和五个 9 的可用性。

这种方法挑战了关于数据库扩展的传统观念，为处理大规模系统的企业架构师提供了宝贵的见解。该公司强调，关键的要点不是复制 OpenAI 的特定基础设施，而是在做出架构决策时，优先考虑工作负载模式和运营约束，而不是对感知到的扩展挑战做出反应，或者在没有仔细考虑的情况下采用流行的技术。

依赖 PostgreSQL 的决定突显了当团队专注于有意的优化而不是过早的重新架构时，完善的系统所具有的潜力。虽然向量数据库在特定的 AI 应用中获得了关注，但 OpenAI 的用例表明，通过适当的配置和优化，传统的关系数据库仍然可以有效地处理大量工作负载。

OpenAI 方法的意义不仅限于数据库架构。它表明，组织在采用复杂且可能不必要的解决方案之前，应仔细评估其特定需求和约束。通过专注于优化现有系统，公司可能会获得显著的性能提升和成本节约。

OpenAI 在 PostgreSQL 上的成功强调了理解不同数据库技术和架构模式之间的权衡的重要性。虽然分布式数据库和分片集群提供了可扩展性优势，但它们也引入了复杂性和运营开销。在某些情况下，一个经过良好优化的单实例数据库可能是一个更高效且更具成本效益的解决方案。

该公司尚未披露有关其为实现这种性能水平而采用的优化技术的具体细节。然而，该博文表明，对工作负载模式、查询优化和基础设施配置的仔细关注发挥了关键作用。预计在未来几个月内将发布更多细节，为希望扩展其自身 PostgreSQL 部署的数据库管理员和架构师提供宝贵的见解。