mastering-postgresql

Build search, vector similarity, and data-intensive applications with PostgreSQL and Python.

| Docker/local setup | setup-and-docker.md | | Full-text search & BM25 | search-fulltext.md | | pgvector & JSONB indexing | search-vectors-json.md | | Python drivers & pools | python-drivers.md | | Python query patterns | python-queries.md | | AWS RDS/Aurora | cloud-aws.md | | GCP Cloud SQL/AlloyDB | cloud-gcp.md | | Azure Flexible Server | cloud-azure.md |

| Neon & Supabase | cloud-serverless.md | | Cloud common (pooling, config) | cloud-common.md |

针对 Python 的 PostgreSQL 开发，具有全文搜索（tsvector、tsquery、通过 pg_search 的 BM25）、向量相似性（带有 HNSW/IVFFlat 的 pgvector）、JSONB 和数组索引以及生产部署。在创建搜索功能、存储 AI 嵌入、查询向量相似性、优化 PostgreSQL 索引或部署到 AWS RDS/Aurora、GCP Cloud SQL/AlloyDB 或 Azure 时使用。涵盖 psycopg2、psycopg3、asyncpg、SQLAlchemy 集成、Docker 开发设置和索引选择策略。触发器使用“PostgreSQL搜索”，“pgvector”，“BM25 postgres”，“JSONB索引”，“psycopg”，“asyncpg”，“PostgreSQL Docker”，“AlloyDB向量”。不涵盖 - DBA 管理（备份、复制、用户）、MySQL/MongoDB/Redis、模式设计理论、存储过程。 来源：spillwavesolutions/mastering-postgresql-agent-skill。