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GalaxDB
AI 原生数据库：SQL + 向量搜索 + 训练数据导出
GalaxDB 是什么？
GalaxDB 是一款 AI-native database，用一个仅 7.9 MB 的二进制文件整合 SQL、向量搜索与训练数据导出能力，可替代 PostgreSQL、Pinecone 和 S3 的部分场景。它兼容 PostgreSQL wire protocol，内置 HNSW vector search、Merkle-DAG versioning、训练数据去重，并支持 EU AI Act 所需的数据 lineage，采用 Apache 2.0 开源许可。
产品详细介绍
AI 原生数据库：SQL + 向量搜索 + 训练数据导出
GalaxDB 是一款 AI-native database，用一个仅 7.9 MB 的二进制文件整合 SQL、向量搜索与训练数据导出能力，可替代 PostgreSQL、Pinecone 和 S3 的部分场景。它兼容 PostgreSQL wire protocol，内置 HNSW vector search、Merkle-DAG versioning、训练数据去重，并支持 EU AI Act 所需的数据 lineage，采用 Apache 2.0 开源许可。
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有免费方案创始人评论
M
Maker创始人
Product Hunt 的朋友们，大家好！我是 Ibrahim，GalaxDB 的创始人。
问题
大多数 AI 团队会运行 5 个以上彼此独立的系统：PostgreSQL 用于事务，Pinecone 或 Qdrant 用于向量搜索，Redis 用于缓存，S3 用于训练数据，还有一个特征存储用于服务。每个系统都会增加延迟、成本和运维复杂度。数据会在不同系统之间重复，embedding 会过时，而且没有一个单一系统能够端到端跟踪血缘关系。
GalaxDB 做什么
一个 7.9 MB 的二进制文件，支持 PostgreSQL wire protocol。它可以替代整套技术栈：
具备 ACID Snapshot Isolation 的完整 OLTP SQL
HNSW 向量搜索，支持自动 embedding，无需外部 API，也无需单独的向量数据库
基于 Merkle-DAG 的版本管理，支持时间旅行查询和可复现的训练快照
以 Lance 格式导出训练数据，支持 PyTorch 零拷贝加载，并通过 MinHash LSH 内置去重
符合《欧盟 AI 法案》第 13 条的血缘追踪，每次训练运行都可追溯到精确的标签、过滤器、精度和导出哈希
基准测试（在 AWS c6id.4xlarge、Intel Xeon 8375C、32 GB RAM 上测得）
258,555 次写入/秒，在持续 compaction 下写入 p99 为 377 µs
SIFT1M 上 recall@10 为 0.983，与 hnswlib 相当，采用安全 Rust 实现
4.49 GB/s 的列扫描速度，80% zone-map 块跳过
7,390 次 wire-protocol SELECT QPS，是 PostgreSQL 16 的 2.3 倍
冷缓存点读 p50：在超过 RAM 的 5,000 万行数据集上为 147 µs
7/7 个混沌场景全部通过，零数据丢失
60 秒试用
pip install galaxdb-client
import galaxdb
db = galaxdb.Database("./mydata")
db.execute("""
CREATE TABLE docs (
id INT PRIMARY KEY,
text TEXT EMBEDDING MODEL 'all-MiniLM-L6-v2'
)
""")
db.execute("INSERT INTO docs VALUES (1, 'machine learning is great')")
results = db.execute(
"SELECT * FROM docs WHERE SEMANTIC_MATCH(text, 'AI', 0.7)"
)
真实限制（v1 还不是万能的）
单行 wire INSERT 较慢——454 行/秒。批量写入可恢复性能：20,267 行/秒
尚无二级索引——非主键查询会回退到 zone-map 剪枝
向量索引是单节点的——分布式 ANN 计划在 v2 中支持
macOS 和 Windows 是开发平台——生产性能需要 Linux 5.10+ 和 io_uring
链接
GitHub：https://github.com/zentrix-innov...
包含所有基准测试的研究论文：https://doi.org/10.5281/zenodo.2...
文档：https://galaxdb.com/docs
非常期待你们的反馈——尤其是关于架构、基准测试，以及你们希望在 v2 中看到什么。我会在这里回答所有问题。
