Rust 2022 年度调查报告

2022 年度的 Rust 调查报告新鲜出炉，主要分为以下几个方面：

1. 调查的参与情况：调查共有 11,482 份回复，其中 9,433 份完成了所有问题。调查提供了 11 种语言，其中英语占了 77%，中文占了 6%。调查的回复者来自世界各地，最多的是美国（25%），其次是德国（12%）和中国（7%）。

2. Rust 的使用情况：超过 90% 的回复者表示自己是 Rust 用户，其中 47% 每天都使用 Rust。30% 的 Rust 用户可以写简单的程序，27% 可以写生产级的代码，42% 认为自己使用 Rust 很高效。使用 Rust 的主要原因是它可以写出“无 bug 的软件”（86%），它有很好的性能（84%），以及它有安全和可靠的保证（69%）。76% 的回复者还表示使用 Rust 是因为它很有趣和享受。

3. Rust 在工作中的使用情况：越来越多的组织在 2022 年使用了 Rust。29.7% 的回复者表示他们在工作中主要使用 Rust，这比去年增加了 51.8%。使用 Rust 的回复者中，72% 表示它帮助他们实现了团队的目标，75% 计划在未来继续使用它。但是，Rust 的学习曲线也是一个重要的考虑因素；39% 的回复者表示学习 Rust 是“有挑战性的”，9% 的回复者说在工作中采用 Rust “拖慢了他们的团队”。不过，60% 的高效用户认为 Rust 值得付出学习的代价。

4. 对 Rust 未来的担忧和期待：回复者中有 26% 担心 Rust 的开发者和维护者没有得到适当的支持，这比去年下降了 30% 多。38% 担心 Rust “变得太复杂”，只有少数人担心文档、企业干预或演进速度等问题。34% 的回复者对 Rust 的未来没有任何担忧。与此同时，对 Rust 在行业中的应用的担忧也下降了 21%，说明人们对 Rust 的持久性和通用性有更多的信心。

感谢所有参与调查和为 Rust 做出贡献的人，并鼓励大家继续关注和支持这门语言。

• 2022 Rust 年度调查报告 - 原文

pgvecto.rs: 更快的速度，更好的可扩展性

pgvecto.rs 是一个 Postgres 扩展，使用 Rust 编写，用于在 Postgres 中实现向量相似性搜索。它的 HNSW 算法在90％的召回率下比 pgvector 快20倍。但速度只是开始，我们已经将其作为可扩展架构，使得添加新算法也非常轻松，以便贡献者可以快速实现新索引，并期待开源社区将 pgvecto.rs 推向新的高度！

pgvecto.rs 的核心是一组定义向量索引所需行为（例如构建、保存、加载和查询），目前带有两种内置索引类型:

1. HNSW 用于最大搜索速度;
2. ivfflat 用于基于量化的近似搜索。

但是，任何人都可以引入其他索引，例如 RHNSW、NGT，或针对特定用例量身定制的自定义类型。可扩展架构使 pgvecto.rs 适应新向量搜索算法的出现。它还允许您选择适合您数据和性能需求的正确索引。 pgvecto.rs 提供了框架，使 Postgres 中的向量搜索尽可能灵活和未来。

基准测试显示，pgvecto.rs 比现有 Postgres 扩展（如 pgvector）提供了巨大的速度改进。在测试中，其 HNSW 索引表现出高达25倍于 pgvector ivfflat 索引的搜索性能。灵活的架构还允许使用不同的索引算法来优化最大吞吐量或精度。我们正在开发量化 HNSW，请也请关注！

• github 仓库地址

-- From 日报小组 RustPlumber

社区学习交流平台订阅：

• Rust.cc 论坛: 支持 rss
• 微信公众号：Rust 语言中文社区