O PostgreSQL continua a vencer: mais de 84.000 empresas irão utilizá-lo até 2025, tornando-se a espinha dorsal de tudo, desde startups até grandes empresas.



Mas aqui está o ponto—a pesquisa por palavras-chave não vai desaparecer. A maioria das aplicações ainda precisa de consultas de texto rápidas e precisas.

A Tiger Data acabou de lançar o pg_textsearch como código aberto, trazendo a classificação BM25 diretamente para o Postgres. Combine isso com o pgvector, e você terá uma pilha de pesquisa híbrida de verdade. Nada de alternar entre bancos de dados. Pesquisa de texto, embeddings vetoriais, tudo em um só lugar. Esse é o tipo de simplicidade que os desenvolvedores realmente desejam.
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PerennialLeekvip
· 01-01 00:53
Mesmo assim, a combinação de pg_textsearch + pgvector é incrível, finalmente não é mais preciso mexer em vários bancos de dados
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ResearchChadButBrokevip
· 2025-12-31 07:32
A integração do pg_textsearch com o pgvector é realmente excelente, finalmente não é mais necessário alternar entre bancos de dados.
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ShitcoinConnoisseurvip
· 2025-12-29 20:52
A combinação de pg_textsearch + pgvector é realmente incrível, finalmente não é mais preciso ficar a revezar entre cinco bancos de dados. A era de um Postgres que domina tudo realmente chegou.
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Blockblindvip
· 2025-12-29 20:47
pg_textsearch + pgvector esta combinação é realmente incrível, finalmente não preciso mais alternar entre ES e PG
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TokenomicsDetectivevip
· 2025-12-29 20:46
A solução de pesquisa integrada é realmente atraente, mas como resolver o gargalo de desempenho do pg_textsearch?
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BrokenDAOvip
· 2025-12-29 20:35
Resumindo, é mais uma história de uma "solução única". Quanto mais centralizado, maior o risco de ponto único de falha. 84000 empresas apostam numa cadeia de ferramentas, e se algum dia houver um problema, todas irão sofrer juntos.
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