最近开始体验FastGPT或Dify等开源知识库问答系统，用他们试着开发调试一些小助手。这中间需要使用到PostgreSQL，就在自己服务器上进行了安装，特此记录下。
环境说明：阿里云ECS，2核8G，X86架构，CentOS 7.9操作系统。

选择版本

• 1.打开PostgreSQL官网下载页面，选择操作系统和数据库版本。我本机操作系统是CentOS 7.9，x86架构，选择安装的数据库版本是PostgreSQL15这个版本。大家根据自己实际情况选择就行。
  
  

Server安装

• 1.由于官方都把命令给我们提供好了，登录服务器直接执行就行，傻瓜式安装(非root用户需要使用sudo)。

# 安装仓库RPM
yum install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-7-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm

# 安装PostgreSQL server
yum install -y postgresql15-server

# 初始化
/usr/pgsql-15/bin/postgresql-15-setup initdb

• 2.启动PostgreSQL，并设置为开机自启动。

# 启动
systemctl start postgresql-15

# 设置为开机自启动
systemctl enable postgresql-15

• 3.安装完成后，PostgreSQL的配置文件在目录 /var/lib/pgsql/15/data 下。一般比较常见的是修改 postgresql.conf 和 pg_hba.conf ，可以修改监听地址允许远程连接数据库、修改默认端口号、以及IP黑白名单限制等。

# 监听所有IP，允许远程连接数据库
listen_addresses = '*'

# 修改默认端口号
port = 55432 

• 4.修改完配置记得重启PostgreSQL。

systemctl restart postgresql-15

• 5.编辑 /etc/profile 修改PATH环境变量，修改完成后执行 source /etc/profile 使之生效。

# 这里仅供参考，只需要将/usr/pgsql-15/bin/添加到环境变量即可
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:/usr/pgsql-15/bin/:$PATH

• 6.切换到postgres用户，使用psql登录数据库，安装完成。

# 切换到postgres用户
su postgres

# 使用psql登录数据库，如果是默认5432端口，则不用携带-p 参数
psql -p 55432

# 如有需要，可以通过以下命令修改postgres账号的密码
ALTER USER postgres WITH PASSWORD 'your password';

pgvector插件安装

• 1.首先需要安装postgresql15-devel。

# 安装PostgreSQL15开发工具包
yum install -y postgresql15-devel

# 如果上一步执行时报错，那么请先安装centos-release-scl-rh包，再安装PostgreSQL开发工具包
Error: Package: postgresql15-devel-15.5-1PGDG.rhel7.x86_64 (pgdg15)
           Requires: llvm-toolset-7-clang >= 4.0.1

# 安装centos-release-scl-rh包
yum install -y centos-release-scl-rh

• 2.下载pgvector插件源码包，并进行编译和安装(需要root权限)。

# 先安装git(如果已安装，跳过)
yum install -y git

# 切换到/tmp目录，下载源码包，我这里选择是目前最新版本0.5.1
cd /tmp
git clone --branch v0.5.1 https://github.com/pgvector/pgvector.git

# 进入/tmp/pgvector目录，进行编译安装
cd pgvector
make & make install

• 3.登录PostgreSQL，选择数据库安装vector扩展。

# 创建demo数据库
create database demo;

# 切换到demo数据库
\c demo

# 安装vector扩展
CREATE EXTENSION vector;

# 创建测试表
CREATE TABLE test (id bigserial PRIMARY KEY, embedding vector(3));

# 插入测试数据
INSERT INTO test (embedding) VALUES ('[1,2,3]'), ('[4,5,6]');

# 按与给定向量相似度(L2 distance)排序，显示前5条
SELECT * FROM test ORDER BY embedding <-> '[3,1,2]' LIMIT 5;

至此，全部完成