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Neon 借鉴了 Amazon Aurora 的一个理念：将存储与计算分离。他们并非仅仅使用类似 EBS 这样的网络附加磁盘，而是想要将存储与计算这两个部分独立扩展。另外与 AWS Aurora 不同的是，Neon 对 Postgres 所做的所有更改全部开源，并将其提交到上游社区，同时完全开源其云原生存储。
Neon 基于 PostgreSQL 发行版本的核心亮点是其无服务器架构（serverless architecture），这使得用户无需管理底层基础设施。Neon 能够根据工作负载需求的变化，自动为数据库环境添加或移除硬件资源。公司表示，该软件可以将存储容量和计算能力分开配置，反之亦然。
Neon 实现了 Shamgunov 所称的“写时复制（copy-on-write）”技术，以支持检查点、分支和“时间点恢复”等功能。借助这一机制，开发者在每次部署新代码时都可以为测试环境创建数据库分支。
在检索数据库信息之前，应用程序必须先建立网络连接，这个过程会消耗硬件资源并可能导致数据库性能下降。Neon 称，其 PostgreSQL 实现通过所谓的“连接池”（connection pooling）功能缓解了这一问题。该技术会维护一组待命连接，应用程序在需要时可快速分配这些连接，从而避免每次都重新创建连接所带来的资源开销。
Neon 还提供了一种网络安全工具，使企业能够精确控制哪些用户可以访问哪些具体数据，甚至可以精确到某一行数据。如果因用户操作错误或勒索软件攻击而导致数据库内容被删除，管理员可以将其恢复至早期版本。
“我们非常热爱 PostgreSQL，我本人也在这个项目中深耕多年。因此，在创业初期，我们就明确做出了一个重要决策：尽可能地不去修改 PostgreSQL。我们的目标是将所有必要的改动贡献到上游社区，并实现让社区版 PostgreSQL 无需任何修改就能在 Neon 的存储引擎之上顺利运行。” Heikki 在 2022 年的一次分享中提到，“虽然这一目标尚未完全实现，目前我们仍保留着一份大约一千行的补丁，但相比于 PostgreSQL 的整体体量以及我们存储系统的规模，这部分代码已经非常小了。”
Neon 选择了最宽松的开源许可证 Apache 2.0，目前在 GitHub 上获得了 1.7 万 star。
据报道，Databricks 对 Neon 的兴趣可能与其对人工智能应用场景的适配性有关。
如今，Neon 的目标是打造“适用于人工智能的 Postgres”，其表示“非常适合 Agents、AI 编码和氛围编程。”
Neon 允许客户按需付费使用数据库，使用时间可以短至几秒。据报道，这使得 Neon 成为企业在使用 AI Agent 创建临时数据库并在短时间内执行不同任务时，性价比最高的选项之一。
“AI Agent 现在每天创建的 Neon 数据库比人类还要多——每天超过 12000 个。Neon 正是为这种规模而生的。”Neon 官网上写道。
Neon 能够存储向量数据，并使用 HNSW 索引算法简化了性能，使得高维向量搜索非常高效。Neon 还可以在一秒钟内启动新的数据库实例，这在 AI 代码助手的使用中尤为重要。代码助手能够快速启动数据库，有助于提升响应速度。
其中，pgvector 扩展允许用户在 Postgres 中存储向量嵌入，并使用内置的操作符和索引执行相似度搜索。这对于自然语言处理任务（如语义搜索、问答系统）以及基于 OpenAI 的 GPT 模型构建的其他应用程序非常有价值。
Neon 提供的 API 端点既适用于大规模数据库集群，也适合 AI Agent 使用。Neon 的架构还可根据需求自动调整资源，减少开发者和 Agent 的人工运维负担。按需缩放至零（scale-to-zero）机制也可显著降低闲置数据库的成本，节省支出。
此外，Neon 为用户提供了加速 AI 交付的方案。通过 MCP 服务器连接 Neon 平台后，用户可直接在 Neon 控制台访问多个主流 AI 工具，包括 Cursor、Windsurf、Zed、Claude Desktop 和 Cline 等。值得强调的是，Neon 已深度整合 Neon Auth 认证体系，可无缝对接支持该认证的数据库系统。基于此，开发者不仅可以直接调用 Replit、v0、Lovable、Bolt 等 Agent 提示功能，还能通过氛围编程开发完整的全栈应用程序。
