OpenAI 正在利用开源 PostgreSQL 数据库来支持其 ChatGPT 和 API 平台，该平台服务于 8 亿用户。 在周四发布的一份声明中，OpenAI 透露，它在单个主 PostgreSQL 实例上运行其服务，而不是在分布式数据库或分片集群上运行。

该系统使用一个 Azure PostgreSQL 灵活服务器进行所有写入操作，并辅以分布在多个区域的近 50 个只读副本，以处理读取请求。 据 OpenAI 称，此设置每秒处理数百万个查询，同时保持较低的双位数毫秒级 p99 延迟，并实现五个 9 的可用性。

这种方法挑战了关于数据库扩展的传统观念，并为处理大规模系统的企业架构师提供了宝贵的见解。 OpenAI 认为，关键在于架构决策应以特定的工作负载模式和运营约束为指导，而不是屈服于“规模恐慌”或采用流行的基础设施选择。 该公司的 PostgreSQL 配置证明了，当团队专注于深思熟虑的优化而不是过早的重新架构时，成熟的系统具有巨大的潜力。

虽然向量数据库通常被认为是 AI 应用程序必不可少的，但 OpenAI 在 PostgreSQL 方面的成功突显了传统关系数据库的持续相关性和可扩展性。 向量数据库擅长存储和查询高维向量嵌入，这对于语义搜索和推荐系统等任务至关重要。 然而，PostgreSQL 通过适当的扩展和优化，也可以处理向量数据和复杂查询，从而提供更通用的解决方案。

OpenAI 方法的影响超出了数据库架构的范围。 它表明，组织在采用复杂或未经证实的技术之前，应仔细评估其特定需求和约束。 通过专注于优化和利用现有基础设施，公司有可能实现显着的性能提升和成本节约。 这种方法还强调了深入了解工作负载特征和运营需求在做出明智的架构决策中的重要性。

OpenAI 数据库基础设施的未来发展还有待观察。 然而，该公司目前在 PostgreSQL 方面的成功证明了周到的设计和优化在实现大规模方面的强大力量。 这种方法为企业在应对现代数据管理和 AI 基础设施的复杂性方面提供了一个宝贵的教训。