结论先行：
PostgreSQL → 首选（生态 + JSONB + 扩展性）
MySQL → 轻量/读写分离
SQLite → 原型/边缘
ClickHouse → 分析/日志
避免 MongoDB（非结构化用向量库更优）
一、AI Agent 对关系型数据库的核心需求
| 需求 | 说明 | 权重 |
|---|---|---|
| 1. 用户管理 | 登录、订阅、权限 | 5星 |
| 2. 稿件版本控制 | 章节、草稿、历史 | 5星 |
| 3. 结构化元数据 | 人物卡、时间线、标签 | 4星 |
| 4. 事务一致性 | 支付、稿件保存 | 5星 |
| 5. JSON 支持 | 灵活配置、Agent 状态 | 4星 |
| 6. 扩展性 | 读写分离、分库分表 | 4星 |
二、主流关系型数据库对比（Agent 视角）
| 数据库 | 部署 | 性能 | JSON | 事务 | 成本 | 集成 | 推荐场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PostgreSQL | 自建 / Cloud | 5星 | 5星 (JSONB) | 5星 | 免费 ~ $30/月 | 5星 | 首选 |
| MySQL | 自建 / Cloud | 4星 | 4星 (JSON) | 5星 | 免费 ~ $20/月 | 5星 | 读写分离 |
| SQLite | 文件级 | 4星 | 3星 | 4星 | 免费 | 4星 | 原型 |
| ClickHouse | 列式 | 5星 (OLAP) | 4星 | 3星 | 免费 ~ $50/月 | 3星 | 分析 |
| TiDB | 分布式 | 5星 | 4星 | 5星 | 免费 ~ $100/月 | 4星 | 大规模 |
三、AI Agent 推荐选型决策树
image.png
四、Top 3 实战配置（LangChain + SQLAlchemy）
1. PostgreSQL（推荐首选）
# Docker 启动
docker run -d --name postgres -e POSTGRES_PASSWORD=secret -p 5432:5432 postgres:16
# models.py (SQLAlchemy)
from sqlalchemy import Column, Integer, String, JSON, DateTime, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship
from datetime import datetime
class User(Base):
__tablename__ = "users"
id = Column(Integer, primary_key=True)
email = Column(String, unique=True)
subscription = Column(String, default="free")
drafts = relationship("Draft", back_populates="user")
class Draft(Base):
__tablename__ = "drafts"
id = Column(Integer, primary_key=True)
user_id = Column(Integer, ForeignKey("users.id"))
title = Column(String)
content = Column(String)
metadata = Column(JSON) # 存储 Agent 状态、标签
version = Column(Integer, default=1)
created_at = Column(DateTime, default=datetime.utcnow)
user = relationship("User", back_populates="drafts")
优势：JSONB 二级索引、PostGIS（空间）、TimescaleDB（时序）
想要更加深入了解PostgreSQL，可以阅读我的相关文章：
PostgreSQL简介
Docker下安装PostgreSQL
2. MySQL（读写分离）
# 主从复制
docker run -d --name mysql-master -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=secret mysql:8
docker run -d --name mysql-slave --link mysql-master mysql:8
# 配置读写分离
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine_write = create_engine("mysql+pymysql://root:secret@mysql-master/app")
engine_read = create_engine("mysql+pymysql://root:secret@mysql-slave/app")
SessionWrite = sessionmaker(bind=engine_write)
SessionRead = sessionmaker(bind=engine_read)
优势：InnoDB 事务、Group Replication
如果不习惯用docker ，可以按我的相关文章，自己安装：
开源服务端框架Django三：配置Mysql数据库1
3. SQLite（快速原型）
# 单文件数据库
engine = create_engine("sqlite:///agent.db")
Base.metadata.create_all(engine)
优势：零配置，Jupyter 友好
五、AI Agent 数据库架构（推荐）
image.png
六、避坑指南
| 数据库 | 坑 | 规避方案 |
|---|---|---|
| MongoDB | 非结构化用向量库更优 | 避免 |
| MySQL JSON | 无二级索引 | 用 PostgreSQL |
| SQLite 并发 | 文件锁 | 单用户 OK |
| **ClickHouse ** | 不支持事务 | 仅分析 |
七、最终推荐（AI Agent）
| 场景 | 推荐数据库 | 理由 |
|---|---|---|
| 个人/原型 | SQLite | 零依赖 |
| 小团队/在线 | PostgreSQL（Supabase） | JSONB + 免费层 |
| 中型/读写分离 | MySQL | 高并发 |
| 企业/分布式 | TiDB | 水平扩展 |
结论：AI Agent 关系型数据库 → 首推 [PostgreSQL]
结构化数据的心脏，JSONB 是灵活性的王牌。
需要我帮你生成 PostgreSQL + Qdrant + Redis 三合一 Agent 模板？
回复 “三合一模板” 立刻获取！
