在当今的数据驱动世界中，选择正确的数据库就像为你的应用选择正确的心脏。当我们面对海量数据与复杂事务时，两个名字经常出现在架构师的候选名单中：Cassandra 和 PostgreSQL。一个是以高可用性和无限扩展性著称的 NoSQL 巨兽，另一个是以稳健和 ACID 合规性闻名的 relational（关系型）数据库基石。
但时间来到 2026 年，仅仅了解它们的区别已经不够了。作为架构师，我们不仅要理解底层数据模型的差异，还要结合 AI 原生开发、云原生架构以及边缘计算的趋势来重新审视它们。在这篇文章中，我们将深入探讨这两者之间的核心差异，并通过实际的代码示例、架构决策和最新的开发理念，帮助你理解在 2026 年该如何做出选择。
初识选手：Cassandra 与 PostgreSQL
Cassandra：分布式宽列存储之王
Cassandra 是一个免费、开源、分布式的 NoSQL 数据库管理系统。它最初由 Facebook 开发，后来开源给了 Apache 软件基金会。它的设计哲学深受 Amazon 的 DynamoDB（分布式哈希表）和 Google 的 BigTable（列族存储）影响。到了 2026 年，Cassandra 已经不仅仅是“大数据”的代名词，它更是边缘计算和大规模物联网场景下的首选存储引擎。
为什么我们会选择 Cassandra？
当我们需要处理跨成百上千台 commodity servers（普通商用服务器）的海量数据（PB 级别）时，Cassandra 依然是首选。它最大的承诺是高可用性和没有单点故障。在我们最近的一个项目中，我们需要在全球范围内部署传感器网络，Cassandra 的多主复制架构让我们无需担心跨地域的数据同步延迟。它非常擅长写操作，适合日志记录、物联网数据采集、消息队列存储等场景。
PostgreSQL：强大的对象关系数据库系统
PostgreSQL（通常简称 Postgres）则是一个老牌但极其强大的开源对象关系数据库系统（ORDBMS）。它是许多开发者的“瑞士军刀”，不仅支持标准的 SQL，还支持 JSON、数组以及丰富的扩展。在 2026 年，随着 AI 应用的爆发，PostgreSQL 凭借其强大的 pgvector 扩展，成为了向量数据库的首选方案之一，让许多企业能够在一个系统中同时处理事务数据和 AI 向量检索。
为什么我们会选择 PostgreSQL？
如果你需要严格的数据一致性（ACID）、复杂的事务处理、或者需要执行复杂的 Join（联表）查询，PostgreSQL 是不二之选。它也是第一个实现多版本并发控制（MVCC）的数据库管理系统之一，这意味着读操作不会阻塞写操作，极大地提高了并发性能。它是金融系统、内容管理系统（CMS）以及现代 AI 应用的元数据存储基石。
核心差异深度解析：2026 年视角
虽然两者都是“数据库”，但在底层实现和现代应用场景中，它们简直是两个不同的物种。
1. 数据模型与 AI 驱动的查询
这是两者最本质的区别，但在 AI 时代，这个区别被放大了。
- Cassandra 采用的是 Wide Column Store（宽列存储） 模型。在处理海量时序数据或日志时，它的效率极高。但是，当我们尝试利用 LLM（大语言模型）进行自然语言查询时，Cassandra 的灵活性往往受限。
- PostgreSQL 采用的是 Relational DBMS（关系型数据库） 模型。更重要的是，2026 年的 PostgreSQL 广泛集成了向量搜索能力。你可以在同一个事务中更新业务数据并更新对应的 Embedding 向量，这在 RAG（检索增强生成）应用中具有巨大的优势。
实战场景对比：AI 辅助的用户画像查询
假设我们要开发一个功能，让开发者通过自然语言查询用户数据。
在 PostgreSQL 中，我们可以结合 pgvector 实现语义搜索：
-- PostgreSQL 示例：创建一个支持向量检索的用户表
-- 我们引入 pgvector 扩展来支持 AI 搜索
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
CREATE TABLE users_ai (
id SERIAL PRIMARY KEY,
username VARCHAR(50) NOT NULL,
email VARCHAR(100) UNIQUE,
profile_embedding vector(1536) -- 存储 OpenAI text-embedding-3-small 的向量
);
-- 创建索引以加速相似度搜索（HNSW 算法）
CREATE INDEX ON users_ai USING hnsw (profile_embedding vector_cosine_ops);
-- 插入数据（通常在应用层调用 OpenAI API 生成向量）
INSERT INTO users_ai (username, email, profile_embedding)
VALUES (‘tech_geek‘, ‘[email protected]‘, ‘[0.012, 0.034, ...]‘);
-- 查询：找到与输入文本最相似的前 5 名用户
-- 这使得我们可以直接支持 AI Agent 的自然语言查询请求
SELECT username, email FROM users_ai
ORDER BY profile_embedding ‘[0.011, 0.035, ...]‘
LIMIT 5;
而在 Cassandra 中，处理非主键查询依然困难：
-- Cassandra 示例：由于原生不支持高效的向量相似度计算
-- 我们通常需要维护一个专门的物化视图或者依赖 Spark 进行大规模分析
-- 这里的逻辑是将数据宽表化，以适应特定的查询模式
-- 如果 AI 需要查询“所有活跃用户”，我们需要设计专门的表
CREATE TABLE user_activity_by_status (
status TEXT,
last_login TIMESTAMP,
user_id UUID,
PRIMARY KEY (status, last_login)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (last_login DESC);
-- 查询必须带上分区键
SELECT * FROM user_activity_by_status
WHERE status = ‘active‘
LIMIT 10;
实用见解： 你可能已经注意到，PostgreSQL 在处理混合负载（OLTP + AI 检索）时具有压倒性优势。在 2026 年，如果你的应用需要集成 AI 功能（比如“帮我找一下像这个用户一样的客户”），PostgreSQL 往往能让你省去维护一个独立向量数据库的麻烦。而 Cassandra 则更适合作为这些数据的“湖仓”底座，存储海量的原始交互日志。
2. 容灾策略：从“高可用”到“持续可用”
在微服务盛行的今天，数据库的可用性直接决定了 SLA（服务等级协议）。
PostgreSQL 的高可用：
PostgreSQL 传统的基于 Paxos 或 Raft 的复制（如 Patroni）能提供 RPO（恢复点目标）接近 0 的保护。但在 2026 年，我们看到更多的企业开始采用 “分布式 SQL” 的变种方案，或者利用云厂商的只读节点来分担读压力。对于金融交易系统，我们依然首推 PostgreSQL，因为它能保证即使主库崩溃，也不会出现数据不一致。
Cassandra 的极致可用：
Cassandra 的设计哲学是“永不宕机”。在 2026 年的边缘计算场景中，这一点至关重要。想象一下，我们有一个全球部署的物联网系统，每个边缘节点都有自己的 Cassandra 实例。即使海底光缆断了，本地节点依然可以写入数据，并在网络恢复后自动同步。
-- Cassandra 配置示例：调整一致性级别以适应网络状况
-- 在网络不稳定或发生分区时，我们可以为了可用性降低一致性要求
-- 比如在一个 LOCAL_QUORUM 的基础上，允许降级到 LOCAL_ONE
-- 写入时，只要本地数据中心确认即可，不等待远程数据中心确认
CONSISTENCY LOCAL_QUORUM;
INSERT INTO sensor_data (sensor_id, timestamp, value)
VALUES (123, toTimestamp(now()), 25.4);
3. 现代开发体验：Copilot 与 Vibe Coding
这可能是 2026 年最大的变化点。我们不仅要看数据库的性能，还要看开发者的生产力。
PostgreSQL 与 AI 辅助开发：
PostgreSQL 拥有极其成熟的 SQL 生态。在使用 GitHub Copilot 或 Cursor 等 IDE 时，编写 SQL 是一种享受。AI 能够理解复杂的 Join 逻辑，甚至能帮你优化查询计划。我们经常遇到这样的场景：AI 帮我们生成了一个复杂的窗口函数查询，而且跑得飞快。此外，PostgreSQL 的强类型系统让 AI 能够更准确地推断代码意图，减少 Bug。
Cassandra 的 CQL 挑战：
Cassandra Query Language (CQL) 虽然看起来像 SQL，但在编写复杂逻辑时往往受限。AI 代码生成工具有时会误用 CQL，比如生成一个包含 JOIN 的查询（Cassandra 不支持），或者生成一个没有带过滤条件的查询，导致全表扫描。这意味着，在使用 Cassandra 时，你需要人工审查 AI 生成的代码，或者通过 Prompt Engineering 告诉 AI：“你正在操作一个 NoSQL 数据库，禁止使用 Join，优先考虑分区键查询。”
4. 运维与可观测性
在 2026 年，我们不再仅仅监控 CPU 和内存，我们更关注可观测性。
PostgreSQL 的可观测性：
PostgreSQL 拥有极其详细的统计视图（INLINECODEabfaa25e）。我们可以结合 Prometheus 和 Grafana 轻松构建实时监控面板。当系统变慢时，PostgreSQL 的 INLINECODE3e75be66 是我们的“听诊器”，能精确告诉我们要优化的点。
-- PostgreSQL：分析慢查询的利器
-- 我们可以启用 pg_stat_statements 扩展来追踪所有查询的性能
-- 找出耗时最长的查询
SELECT calls, total_exec_time, mean_exec_time, query
FROM pg_stat_statements
ORDER BY mean_exec_time DESC
LIMIT 10;
Cassandra 的可观测性：
Cassandra 依赖于 JMX（Java Management Extensions）指标。在 2026 年，现代云原生版本的 Cassandra 已经开始集成 OpenTelemetry。但我们发现，Cassandra 的性能排查往往更依赖于对底层 SSTable 和 Compaction 过程的理解，这比 SQL 数据库的索引排查要复杂得多。
总结：2026 年架构决策指南
让我们通过几个具体的未来场景来结束这次探索，看看你应该如何决策。
场景一：全球边缘 IoT 平台
你需要在全球 50 个国家部署本地数据中心，数据必须在本地处理以保证实时性，并定期同步回总部。
- 选择：Cassandra。
- 理由：它的多主复制架构天然适应这种广域网环境。在 2026 年，随着边缘计算的兴起，Cassandra 的去中心化特性是 PostgreSQL 难以比拟的。
场景二：AI 原生电商核心交易
你需要处理用户下单、库存扣减，同时需要根据用户行为实时推荐商品（向量检索）。
- 选择：PostgreSQL (带 pgvector 扩展)。
- 理由：交易系统的 ACID 特性不容妥协。同时，在一个数据库中同时完成交易处理和向量推荐查询，大大简化了架构。你可以利用 PostgreSQL 的强大事务能力，确保“下单”和“更新用户兴趣向量”的原子性。
场景三：混合持久化
我们经常告诉客户，“不要用一把锤子搞定所有问题”。
- 使用 PostgreSQL 作为系统的“真理之源”，存储用户账号、订单、支付流水等核心数据。
- 使用 Cassandra 作为系统的“事件湖”，存储用户的点击流、日志、埋点数据。我们可以通过 CDC (Change Data Capture) 技术，将 PostgreSQL 的变更事件流式传输到 Cassandra 中，以便进行后续的大规模数据分析。
在这篇文章中，我们深入解析了 Cassandra 和 PostgreSQL 的核心差异。作为架构师，我们不应该盲目追随技术潮流，而是要理解工具的本质。Cassandra 给了我们跨越海洋的巨轮（扩展性与边缘可用性），而 PostgreSQL 给了我们坚固的保险箱（一致性与 AI 集成）。希望这次探索能帮助你在 2026 年的技术选型中做出最明智的决定。