15k star的开源黑科技！PGlite 让 Postgres 跑在浏览器，AI 应用开发不用等后端
作者：徐小夕
转载自趣谈AI
作为常年和AI打交道的技术人，最近逛 GitHub 时被一个宝藏项目吸引 ——PGlite，一个能把 PostgreSQL 数据库打包成 WASM 模块的开源工具。
它彻底打破了传统数据库的部署限制，让我们在浏览器、Node.js 甚至 Deno 环境里都能无缝使用 Postgres，对于 AI 应用开发、本地优先应用搭建来说，简直是降维打击。今天就带大家深度拆解这个项目，看看它到底藏着多少惊喜。
话不多说，先上开源地址：https://github.com/electric-sql/pglite
PGlite 是什么
很多开发者都遇到过这样的痛点：
想搭建本地开发环境时，Postgres 的安装配置步骤繁琐；
开发浏览器端应用时，需要额外搭建后端数据库服务；
AI 应用需要本地处理数据时，跨环境数据同步成本高。
而 PGlite 的出现，正是为了解决这些问题。
PGlite 是 ElectricSQL 团队推出的 WASM 版 Postgres，简单说就是把完整的 PostgreSQL 数据库通过 Emscripten 编译成 WASM 模块，再打包成 TypeScript 客户端库。这意味着我们不需要安装任何数据库服务，只要引入一个依赖包，就能在浏览器、Node.js 等环境中直接使用 Postgres 的全部核心功能。
它和之前的 "浏览器端 Postgres" 项目最大的区别在于，没有依赖 Linux 虚拟机，纯粹是 Postgres 原生代码的 WASM 编译版，体积更小、性能更优，而且完美兼容 Postgres 的 SQL 语法和扩展生态。无论是快速原型开发、本地数据处理，还是实时 AI 应用，都能轻松 hold 住。
功能亮点总结
1.跨环境无缝运行
一次引入，多端通用。不管是浏览器端的 Web 应用、Node.js 后端服务，还是 Bun、Deno 等新兴运行时，PGlite 都能稳定工作，不用为不同环境适配不同的数据库方案。
2.轻量高效
gzip 压缩后仅 3MB，加载速度快，不会给应用带来明显的体积负担。对比传统 Postgres 的几百 MB 安装包，简直是 "轻量化王者"。
3.灵活的持久化方案
支持内存模式（临时数据，重启即失）和持久化模式。浏览器端可存储到 IndexedDB，Node.js 等环境可存储到文件系统，满足不同场景的数据存储需求。
4.丰富的扩展支持
兼容 pgvector（向量数据库扩展，AI 应用必备）、pg_uuidv7 等常用 Postgres 扩展，不用为了特定功能切换数据库。
5.零依赖部署
不需要安装 Postgres 服务，不需要配置端口、用户权限，引入依赖就能用，极大降低了开发和部署门槛。
技术架构深度解析
PGlite 的技术架构看似简单，实则暗藏巧思，我从 "为什么能成" 和 "怎么实现" 两个角度拆解：
1. 核心设计思路：突破 Postgres 的原生限制
Postgres 的传统运行模式是 "进程 fork 模型"—— 每来一个客户端连接，就 fork 一个新进程来处理。但 WASM 环境（比如浏览器）不支持进程 fork，这也是之前 Postgres 难以跨端运行的核心原因。
PGlite 的解决方案是：基于 Postgres 的 "单用户模式" 改造。Postgres 的单用户模式原本是用于启动引导和数据恢复的命令行模式，不支持多连接，但能在单进程内运行。PGlite 团队基于这个模式，为 Postgres 添加了 WASM 环境下的 IO 交互通道，让它能在 JavaScript 环境中接收指令、返回结果，从而实现了 "单进程 + 单连接" 的跨端运行方案。
2. 整体架构
我总结了一下它的技术实现架构，大家感兴趣的可以参考一下。基于上面分析的技术架构，它实现了非常丰富的功能，如下：
3. 关键技术流程
当我们调用 PGlite 的查询 API 时，背后的流程是这样的：
1.应用通过 TypeScript API 发送 SQL 指令（比如select 'Hello world'）；
2.PGlite 客户端库将 SQL 指令转换为 Postgres 能识别的格式，通过 WASM 的 IO 通道传递给 Postgres WASM 模块；
3.Postgres WASM 模块在单进程内执行 SQL，处理数据（内存或持久化存储）；
4.执行结果通过 IO 通道返回给客户端库，转换为 JavaScript 对象；
5.应用接收结果并处理。
这种架构既保留了 Postgres 的核心功能，又适配了 WASM 环境的限制，实现了 "原汁原味 Postgres + 跨端灵活部署" 的双赢。
核心技术栈清单（含彩蛋🤫）
PGlite 的技术栈覆盖了编译、前端、后端等多个领域，我整理了核心技术栈，大家可以参考一下：
技术领域 | 核心技术栈 | 备注 |
编译技术 | Emscripten | C 到 WASM 的编译工具，核心依赖 |
数据库 | PostgreSQL | 基于 Postgres 源码改造，保留原生功能 |
前端开发 | TypeScript/JavaScript | 客户端库开发语言 |
包管理工具 | pnpm | monorepo 项目管理，高效处理依赖 |
构建工具 | Docker | 构建 Postgres WASM 模块的必备环境 |
代码规范 | ESLint/Prettier | 保证代码风格一致性 |
扩展支持 | pgvector/pg_uuidv7 | 适配 AI 向量检索等场景 |
彩蛋环节 | 🔷（字节）、🟢（阿里）、🔵（腾讯）、🟡（美团） | 这些公司都在大力布局 WASM + 数据库 / AI 方向，懂这些技术超吃香！ |
应用场景复盘
1.AI 应用本地数据处理
AI 模型需要本地加载向量数据进行检索时，PGlite+pgvector 可以作为本地向量数据库，不用依赖云端服务，降低延迟和成本。
2.本地优先（Local-First）应用
笔记 APP、离线工具等需要本地存储数据，同时想要 Postgres 强大查询能力的应用，PGlite 的持久化功能完美适配。
3.快速原型开发
开发初期不需要搭建复杂的数据库服务，引入 PGlite 就能快速验证数据模型和业务逻辑，上线时再无缝切换到正式 Postgres 服务。
4.浏览器端数据可视化工具
需要在浏览器内处理大量结构化数据，进行复杂 SQL 查询和分析的工具，比如在线数据分析平台、SQL 教学工具。
5.跨端应用开发
同时开发浏览器端和 Node.js 后端的应用，使用 PGlite 可以统一数据层，避免多端数据库适配的麻烦。
优缺点分析
优点
零依赖部署，极大降低开发和维护成本；
跨环境兼容性强，一次开发多端复用；
体积小、加载快，对应用性能影响小；
完美兼容 Postgres 生态，学习成本低；
支持向量扩展，适配 AI 应用开发趋势。
缺点
单用户 / 单连接限制，不适合高并发场景；
作为 WASM 模块，CPU 密集型操作的性能略逊于原生 Postgres；
部分 Postgres 高级功能（如复杂的存储过程、触发器）可能未完全支持；
持久化依赖 IndexedDB / 文件系统，大规模数据存储场景需谨慎使用。
本地部署教程（超详细步骤）
前提条件
- Node.js v20+ 或 Bun 1.0+ 或 Deno 1.30+
- pnpm（推荐，也可使用 npm/yarn）
- Docker（如需自行构建 WASM 模块，可选）
1. 快速上手（以 Node.js 为例）
步骤 1：安装依赖
步骤 2：编写测试代码
创建index.js文件，内容如下：
步骤 3：运行代码
步骤 4：持久化存储（可选）
如果需要持久化数据到文件系统，修改初始化代码：
总结：WASM+Postgres 的开源新可能
PGlite 的出现，不仅解决了传统 Postgres 跨端部署的痛点，更打开了 "数据库嵌入应用" 的新思路。
对于我们开发者来说，它让数据层的搭建变得前所未有的简单 —— 不用配置服务、不用操心环境兼容，引入依赖就能拥有 Postgres 的强大能力。
尤其在 AI 应用爆发的当下，PGlite+pgvector 的组合，让本地向量检索、离线 AI 推理成为可能，极大降低了 AI 应用的开发和部署门槛。
虽然它目前存在单连接、性能等限制，但对于大多数中小规模应用、原型开发和本地工具来说，已经完全够用。
随着 WASM 技术的不断成熟和 PGlite 的持续迭代，相信它会在更多场景中发挥作用。如果你正在开发本地优先应用、AI 工具或需要快速验证数据方案，强烈建议试试这个开源项目，它可能会给我们带来意想不到的效率提升。
最后，再发一下开源地址：
https://github.com/MrXujiang/pxcharts
