系列导读你现在看到的是《pgvector 实战：从零搭建 PostgreSQL 智能检索系统》的第3/10篇，当前这篇会重点解决：提供可复现的压测脚本与配置建议，解决大规模向量入库时的慢速痛点。上一篇回顾：第 2 篇《pgvector 核心原理：向量索引类型与距离度量深度解析》主要聚焦 从原理到参数调优，让读者理解不同索引和距离的取舍，避免盲目使用。 下一篇预告：第 4 篇《pgvector 查询优化：如何写出高效的近似最近邻搜索 SQL？》会继续展开 用 EXPLAIN 和实际调参经验，教会读者写出高性能的向量搜索 SQL。全系列安排pgvector 入坑指南：为什么选择 PostgreSQL 做向量检索？pgvector 核心原理：向量索引类型与距离度量深度解析pgvector 建表与插入性能优化：从万级到百万级数据（本文）pgvector 查询优化：如何写出高效的近似最近邻搜索 SQL？pgvector 混合检索实战：向量+全文搜索的黄金组合pgvector 高可用部署：生产环境下的 PostgreSQL 向量集群pgvector 与 OpenAI Embedding 集成：搭建企业级 RAG 系统pgvector 排错手册：常见错误、性能陷阱与调试技巧pgvector 性能基准测试：与 Milvus、Qdrant 的对比分析pgvector 进阶实战：自定义 Embedding 与多模态检索