我完全懂你的诉求——不想把PGvector映射成float[]这类已有类型，也不想从零写一套全新的存储适配器，但又希望在数据库里保留原生的vector类型，确实直接适配原生类型才能发挥PGvector的向量检索优势。结合我了解的情况，给你几个方向参考：

先排查有没有遗漏的现有方案 #

• 先去看看Datanucleus PostgreSQL插件的最新版本，说不定社区已经在小版本更新里悄悄加了PGvector支持，或者有正在推进的PR/issue。比如去它的代码仓库里搜“vector”关键词，说不定能找到未合并的贡献分支或者讨论。
• 别完全排除自定义类型映射的可能——有些社区分享的自定义映射并不是把vector转成数组，而是直接绑定PGvector的JDBC类型，能保留数据库里的原生vector类型。你可以去Datanucleus的官方论坛或者GitHub讨论区搜搜，说不定有人已经做过类似实现并分享了代码。

扩展现有PostgreSQL适配器的实操建议 #

其实扩展现有适配器并没有你想的那么繁琐，核心是基于现有PostgreSQLAdapter做增量修改：

• 首先在适配器初始化时，注册PostgreSQL的vector数据类型，让Datanucleus能识别它；
• 实现Java端的PGVector类和数据库端vector类型的双向映射：包括SQL语句生成、结果集读取、参数绑定这些核心逻辑；
• 可以参考Datanucleus里对JSON、几何类型这类非标准SQL类型的适配方式，它们都是在现有适配器基础上扩展的，代码结构可以直接借鉴。
• 等你实现稳定后，还可以把代码贡献给社区，说不定官方会合并你的PR，帮到更多人。

临时过渡方案 #

如果暂时没时间写适配器，也可以用原生SQL查询绕开ORM的类型限制：比如用Datanucleus的Query.executeNativeQuery()方法直接执行包含vector类型的SQL语句，插入、检索都直接用原生语法，适合简单场景或者临时过渡。

最后提醒下，要是你选择扩展适配器，一定要做好测试——比如验证向量插入、相似度查询、向量索引（像IVFFlat、HNSW这些）的功能是否正常，确保和PostgreSQL的PGvector特性完全兼容。

内容来源于stack exchange