摘要：作为互联网开发，你是不是也有过这样的经历？做一个中小型后端项目，明明业务逻辑不算复杂，却硬生生把架构搭成了 “全家桶”——MySQL 存业务数据、Redis 做缓存、Elasticsearch 搞搜索，要是涉及异步任务，还得加个 RabbitMQ。上线后呢？每
作为互联网开发，你是不是也有过这样的经历？做一个中小型后端项目，明明业务逻辑不算复杂，却硬生生把架构搭成了 “全家桶”——MySQL 存业务数据、Redis 做缓存、Elasticsearch 搞搜索，要是涉及异步任务，还得加个 RabbitMQ。上线后呢？每天不是处理 Redis 的缓存穿透，就是排查 ES 的索引同步问题，运维文档写了十几页，团队里新同事光熟悉组件交互就得花一周，更别说服务器成本每个月多掏好几千。
前几天我帮一个初创团队做架构优化，他们的产品月活才 8 万，却用了 4 种数据组件，运维小哥天天加班不说，上周还因为 Redis 和 MySQL 数据不一致，导致用户订单状态错乱，差点丢了重要客户。其实不止他们，我接触过的 80% 中小团队，都在犯 “技术栈拼凑” 的错 —— 总觉得 “多组件 = 专业”，却忽略了自己的业务规模根本撑不起这么复杂的架构。今天就想跟你好好聊聊：为什么说对大部分开发团队而言，Postgres 一个数据库，就能替代 Redis、ES 的核心功能，还能少踩坑、降成本？
先别急着反驳 “Postgres 能替代 Redis”，咱们先聊聊一个更本质的问题：明明很多团队用 Postgres 就能搞定需求，为啥还非要加一堆组件？我梳理了下，多半是踩了这 3 个认知误区。
第一个误区是 “技术栈跟风”。看到大厂用 Redis 做缓存、ES 做搜索，就觉得 “大厂用的肯定好”，不管自己的业务量，照葫芦画瓢全加上。但你想过吗？阿里、腾讯用多组件，是因为他们的日活过亿，单靠一个数据库扛不住高并发；可咱们做中小项目，日活几万到几十万，Postgres 的性能完全够用，强行加组件，反而把简单问题复杂化了。
第二个误区是 “对 Postgres 的认知太浅”。很多开发觉得 Postgres 就是个 “普通关系型数据库”，只能存结构化数据，其实近几年 Postgres 的升级早就超出了 “关系型” 的范畴 —— 它支持 JSONB 格式，能像 MongoDB 一样存非结构化数据；支持全文搜索，效果不比 ES 差；还能做缓存、消息队列，甚至能处理地理信息数据。我之前帮一个电商团队做商品搜索功能，用 Postgres 的全文搜索 + GIN 索引，响应时间稳定在 50ms 以内，比他们之前用 ES 还快，运维成本还省了一半。
第三个误区是 “忽略运维复杂度”。多一个组件，就多一层风险：Redis 要考虑持久化、集群扩容，ES 要处理分片、索引优化，MQ 要担心消息丢失、重复消费。这些问题，对中小团队来说都是 “隐形坑”—— 比如你以为 Redis 配置了 RDB+AOF 就万无一失，结果某次服务器断电，AOF 文件损坏，数据恢复花了 3 小时；又比如 ES 索引分片没规划好，数据量一涨，查询速度直接从 100ms 变成 1 秒。而用 Postgres，这些问题大多能通过内置功能解决，不用再额外维护多个组件的生命周期。
肯定有朋友会问：“你说 Postgres 能替代 Redis，那高并发缓存场景它扛得住吗？全文搜索的精度够不够？” 接下来我就结合具体场景，给你讲清楚 Postgres 的 “真实实力”，再附上实操代码，你看完就能直接用。
很多团队用 Redis 做缓存，核心需求是 “减轻数据库压力，提升查询速度”，但同时也会面临 “缓存与数据库数据不一致” 的问题 —— 比如更新了 MySQL 的数据，忘了更 Redis，导致用户看到旧数据；或者缓存过期时，大量请求瞬间打到数据库，造成 “缓存雪崩”。
而用 Postgres 做缓存，能从根源上解决这些问题，因为它本身就是数据库，缓存数据和业务数据存在同一个地方，不存在 “数据同步” 的问题。而且 Postgres 支持 “物化视图”，这是它做缓存的核心利器 —— 你可以把高频查询的结果（比如商品列表、用户信息）生成物化视图，查询时直接查视图，速度比查原始表快 3-5 倍，性能完全不输 Redis。
给你看个实操案例：我之前做一个社区项目，用户首页的 “热门帖子列表” 每天有 10 万次查询，直接查原始表的话，响应时间要 200ms，还会占用大量数据库连接。后来我用 Postgres 创建了物化视图，把帖子标题、作者、点赞数这些高频字段存进去，再加上 GIN 索引，查询响应时间直接降到 30ms 以内。更方便的是，我还设置了 “定时刷新”，每 10 分钟自动更新视图数据，不用像 Redis 那样手动写代码维护缓存失效 ——
-- 创建热门帖子物化视图CREATE MATERIALIZED VIEW hot_posts_view ASSELECT id, title, author_id, like_count, create_timeFROM postsWHERE status = 1ORDER BY like_count DESCLIMIT 100;-- 添加索引提升查询速度CREATE INDEX idx_hot_posts_like ON hot_posts_view (like_count);-- 创建定时任务，每10分钟刷新视图CREATE OR REPLACE FUNCTION refresh_hot_posts_viewRETURNS VOID AS $$BEGIN REFRESH MATERIALIZED VIEW hot_posts_view;END;$$ LANGUAGE plpgsql;-- 定时任务调度（需要Postgres的pg_cron扩展）SELECT cron.schedule('every 10 minutes', 'SELECT refresh_hot_posts_view;');可能有人会担心：“Postgres 做缓存，高并发下会不会扛不住？” 我做过测试：在 4 核 8G 的服务器上，Postgres 的物化视图查询 QPS 能达到 5000+，这对中小项目来说完全够用；如果业务量再大，还能通过 “读写分离” 扩展，主库写数据，从库查缓存，性能直接翻倍。
除了缓存，很多团队还用 ES 做全文搜索，比如商品搜索、文章检索。但 ES 的学习成本不低，要搞懂分片、副本、分词器，还得单独部署服务器，对中小团队来说，又是一笔额外的开销。其实 Postgres 的全文搜索功能，早就能满足大部分场景的需求，而且配置简单，不用额外加服务器。
Postgres 的全文搜索有两个核心优势：一是支持中文分词（需要安装 pg_jieba 扩展），二是能和关系型数据无缝结合。比如你做一个电商商品搜索，既想根据商品名称、描述做全文检索，又想过滤价格、库存等结构化数据，用 Postgres 就能一次查询搞定，不用像 ES 那样先查搜索结果，再去 MySQL 查详情。
给你看个实操代码：假设我们有一个商品表，要实现 “搜索名称包含‘手机’，价格在 2000-5000 之间，库存大于 10” 的功能，用 Postgres 的全文搜索 + 条件过滤，代码是这样的 ——
-- 1. 安装中文分词扩展（pg_jieba）CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_jieba;-- 2. 给商品表添加全文搜索向量字段ALTER TABLE products ADD COLUMN search_vector tsvector;-- 3. 用中文分词更新搜索向量（包含name和description字段）UPDATE products SET search_vector = to_tsvector('jieba', name || ' ' || description);-- 4. 添加GIN索引提升搜索速度CREATE INDEX idx_products_search ON products USING GIN (search_vector);-- 5. 执行搜索查询（关键词“手机”，价格2000-5000，库存>10）SELECT id, name, price, stock FROM products WHERE search_vector @@ to_tsquery('jieba', '手机') AND price BETWEEN 2000 AND 5000 AND stock > 10ORDER BY ts_rank(search_vector, to_tsquery('jieba', '手机')) DESCLIMIT 20;我之前帮一个资讯类项目做过测试，用 Postgres 的全文搜索，查询响应时间比 ES 慢 10-20ms，但配置时间只需要 ES 的 1/5，而且不用单独部署服务器，每年能省好几万的云服务器费用。对中小项目来说，“够用 + 低成本” 比 “极致性能” 更重要，Postgres 的全文搜索刚好满足这个需求。
除了缓存和搜索，还有些团队会用 RabbitMQ、Kafka 做异步任务，比如发送短信、生成报表。但如果你的异步任务不复杂（比如每天定时生成报表、用户注册后发送欢迎短信），用 Postgres 的 “定时任务 + 存储过程” 就能搞定，不用再维护 MQ 组件。
Postgres 的 pg_cron 扩展支持定时任务，还能通过 “任务表” 来管理异步任务的状态（待执行、执行中、已完成），方便排查问题。比如你要实现 “用户注册后 10 分钟，发送欢迎短信” 的功能，用 Postgres 可以这样做 ——
-- 1. 创建任务表，存储异步任务信息CREATE TABLE async_tasks ( id SERIAL PRIMARY KEY, task_type VARCHAR(50) NOT NULL, -- 任务类型：send_sms、generate_report task_params JSONB NOT NULL, -- 任务参数：比如手机号、用户ID status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'pending', -- 状态：pending/processing/completed/failed create_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT NOW, execute_time TIMESTAMP NOT NULL -- 执行时间);-- 2. 创建发送短信的存储过程CREATE OR REPLACE FUNCTION send_welcome_sms(task_id INT)RETURNS VOID AS $$DECLARE task RECORD; phone VARCHAR(20); user_id INT;BEGIN -- 获取任务信息 SELECT * INTO task FROM async_tasks WHERE id = task_id; phone := task.task_params->>'phone'; user_id := (task.task_params->>'user_id')::INT; -- 模拟发送短信（实际项目中替换为短信API调用） RAISE NOTICE '给用户%d（手机号%s）发送欢迎短信', user_id, phone; -- 更新任务状态为已完成 UPDATE async_tasks SET status = 'completed' WHERE id = task_id;EXCEPTION WHEN OTHERS THEN -- 出错时更新任务状态为失败 UPDATE async_tasks SET status = 'failed', error_msg = SQLERRM WHERE id = task_id;END;$$ LANGUAGE plpgsql;-- 3. 创建定时任务，每分钟检查待执行的任务CREATE OR REPLACE FUNCTION execute_pending_tasksRETURNS VOID AS $$DECLARE task RECORD;BEGIN -- 查询当前需要执行的任务（状态为pending，执行时间这种方式的好处是，异步任务和业务数据存在同一个数据库，不用跨组件查询，排查问题时也能直接通过 SQL 查看任务状态，对中小团队来说，简单又省心。
当然，我不是说 Postgres 能替代所有组件，技术选型的核心是 “匹配业务需求”。最后给你总结下，哪些情况适合用 Postgres 替代 Redis、ES，哪些情况要谨慎，避免你踩坑。
中小规模项目：日活 100 万以内，并发请求 QPS 在 1 万以下，Postgres 的性能完全能扛住，不用额外加组件；核心需求是 “简单稳定”：比如缓存高频查询数据、做基础全文搜索、处理简单异步任务，Postgres 的内置功能足够用，还能减少运维复杂度；成本敏感型团队：初创团队、小公司预算有限，不想在服务器、运维人员上多花钱，用 Postgres 能省掉 Redis、ES 的服务器费用，还能减少运维人力投入。超高并发场景：比如秒杀活动，QPS 超过 5 万，或者需要毫秒级响应（比如 10ms 以内），这种情况还是建议用 Redis，它的内存数据库特性在高并发下更有优势；复杂搜索需求：比如需要做分词自定义、同义词扩展、搜索结果高亮，或者要处理亿级数据的全文检索，ES 的功能更专业，Postgres 可能满足不了。作为开发，我们总容易陷入 “技术焦虑”，觉得不用最新的组件、不搭复杂的架构，就显得不够专业。但其实对大部分项目来说，“稳定能用、成本可控、运维简单” 才是核心目标 —— 你花 3 天搭一个 “Redis+ES+MQ” 的架构，不如用 Postgres 快速上线，先验证业务需求，等用户量上来了再慢慢优化。
我身边有个朋友，去年做一个 SaaS 项目，一开始就用 Postgres 搞定所有数据存储、缓存、搜索需求，3 个人的团队，2 个月就上线了 MVP 版本，用户量涨到 10 万后，才根据业务需求加了 Redis 做高并发缓存。现在他们的产品月活已经 50 万，运维成本比同规模团队低 60%，还没出现过重大故障。
所以，如果你现在正在做中小规模的后端项目，不妨试试用 Postgres 替代 Redis、ES 的核心功能，减少组件数量，降低运维复杂度。如果在实操过程中遇到问题，比如中文分词配置、物化视图优化，欢迎在评论区留言，我会帮你解答；如果你已经用 Postgres 做过类似的尝试，也欢迎分享你的经验，咱们一起交流学习，让技术选型更高效、更省心！
来源：从程序员到架构师