PostgreSQL continue de dominer le paysage des bases de données—plus de 84 000 entreprises s'y appuient en 2025, et ce chiffre ne cesse de croître.
Voici le truc : la recherche par mot-clé ne disparaîtra pas. Elle reste fondamentale pour la plupart des applications. Mais voici où cela devient intéressant—Tiger Data a récemment open-sourcé pg_textsearch, qui apporte des capacités de recherche classée BM25 directement dans Postgres. Ce n'est pas juste un autre outil de recherche ; il fonctionne parfaitement avec pgvector pour permettre des flux de travail de recherche hybrides.
Pour les développeurs construisant des couches de recherche performantes, cette combinaison change la donne. Vous obtenez une recherche en texte intégral efficace alimentée par les algorithmes BM25 tout en conservant les capacités de similarité vectorielle dans la même base de données. Pas besoin de jongler avec plusieurs systèmes—tout vit dans Postgres.
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CodeAuditQueen
· 2025-12-30 21:39
Postgres innove encore, bm25+pgvector intégrés directement... mais je ne sais pas s'ils ont audité ce code, au cas où de nouvelles vulnérabilités seraient introduites, ce serait embarrassant.
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alpha_leaker
· 2025-12-29 19:56
Non, non, non, pg_textsearch c'est vraiment génial, on n'a plus besoin de se casser la tête avec cette pile de foutaises d'elasticsearch.
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ThreeHornBlasts
· 2025-12-29 14:57
Ce n'est qu'une question d'intégrer la capacité de recherche dans Postgres, le vrai problème c'est que la plupart des gens sont toujours trop paresseux pour optimiser leurs requêtes...
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TokenVelocityTrauma
· 2025-12-29 14:57
L'écosystème Postgres est de nouveau en pleine effervescence, avec pg_textsearch associé à pgvector pour une solution tout-en-un, plus besoin d'utiliser un système différent pour chaque tâche, c'est vraiment pratique
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UnluckyValidator
· 2025-12-29 14:37
pg_textsearch, cette opération est intéressante, BM25+pgvector ont directement éliminé toute une série de solutions de recherche
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AllTalkLongTrader
· 2025-12-29 14:28
Putain, la combinaison de pg_textsearch + pgvector est vraiment géniale, une seule bibliothèque pour gérer tous les besoins de recherche, plus besoin de se casser la tête avec plusieurs systèmes.
PostgreSQL continue de dominer le paysage des bases de données—plus de 84 000 entreprises s'y appuient en 2025, et ce chiffre ne cesse de croître.
Voici le truc : la recherche par mot-clé ne disparaîtra pas. Elle reste fondamentale pour la plupart des applications. Mais voici où cela devient intéressant—Tiger Data a récemment open-sourcé pg_textsearch, qui apporte des capacités de recherche classée BM25 directement dans Postgres. Ce n'est pas juste un autre outil de recherche ; il fonctionne parfaitement avec pgvector pour permettre des flux de travail de recherche hybrides.
Pour les développeurs construisant des couches de recherche performantes, cette combinaison change la donne. Vous obtenez une recherche en texte intégral efficace alimentée par les algorithmes BM25 tout en conservant les capacités de similarité vectorielle dans la même base de données. Pas besoin de jongler avec plusieurs systèmes—tout vit dans Postgres.