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PostgreSQL でベクトル検索をやりたい人に向けて、Timescale が `pg_vectorsearch` という拡張を GitHub で公開しました。いまの生成AI周りでは、埋め込みベクトルを使って近い意味の文書を探す仕組みが当たり前になりつつありますが、その土台をデータベース側でどう作るかはまだ模索が続いています。今回の拡張は、既存の `pgvector` と競合するというより、PostgreSQL での ANN 検索をさらに速く、しかも既存テーブルにも差し込みやすくしようという提案です。まだ alpha で、本番利用は想定していない点も含めて、かなり野心的な内容です。 README によると、`pg_vectorsearch` は PostgreSQL 用の「high-performance vector search for PostgreSQL」をうたう拡張です。扱うのは ANN、つまり approximate nearest neighbor search で、正確な最近傍を毎回総当たりするのではなく、近そうな候補を素早く拾う方式です。状態は alpha で、テス

DBOSは、Postgresを使って durable execution（途中で落ちても再開できる実行方式）を実現しよう、という考え方を紹介している 従来は Temporal や Airflow、AWS Step Functions のような外部の orchestrator（司令塔）がワークフローを管理する DBOSの記事は、「そもそもデータベースが司令塔になればよくない？」という発想を押し出している Postgresに進捗を checkpoint（保存）すれば、クラッシュしても最後の保存地点から再開できる 可観測性（observability）は、PostgresのテーブルをSQLで見るだけでかなり強力に実現できる 既存システムがすでにPostgresを使っているなら、新しい中枢システムを増やさずに済むのが大きなメリット まず、ここがいちばん大事です。 durable execution は、ざっくり言うと「処理の途中経過をちゃんと保存しておいて、落ちても続きからやり直せる仕組み」のことです。 ゲームでいうセーブポイントみたいな