pgvector 対 Pinecone、 Weaviate、 Qdrant (2026 年)

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この記事では、展開モデル、データの場所、検索機能という、時間が経っても安定したものを維持するための 4 つのオプションを比較します。 Pinecone、Weaviate、または Qdrant の価格やレイテンシーのベンチマークは再公開しません。これらの数字はあまりにも急速に変化するため、日付を付けた検証がなければ信頼できません。また、この記事のために実施された調査ではそれらの数字はカバーされていませんでした。 Aurabase のネイティブ AI 柱 (NL2SQL、RAG、エージェント) の概要については、ネイティブ AIページを参照してください。

必需品

pgvector は Postgres 拡張機能であり、別個のベースではありません。ベクトルはリレーショナルデータに結合されたままで、RLS はベクトル列に直接適用されます。
Pinecone は独自のクローズドクラウドサービスであり、パブリックセルフホスティングオプションはありません。データ形式を完全にロックインする代わりに、インフラストラクチャの運用はゼロです。
Weaviate と Qdrant は、セルフホスト型またはマネージドクラウドで利用できる 2 つの専用のオープンソースベクトルデータベースです。 Weaviate はハイブリッド BM25 + ネイティブベクターの研究を強調しています。 Qdrant はペイロードフィルタリングとメモリの定量化に焦点を当てています。
Aurabase は、各プロジェクトの Postgres イメージに pgvector 0.8.6 を埋め込み、ネイティブ RAG 機能 (取り込み、埋め込み、HNSW インデックス) に使用します。これは、2026 年 8 月 23 日の時点でコードで検証されています。
普遍的な勝者は存在しません。正しい選択は、パフォーマンスの絶対的なランキングではなく、データのトポロジーによって決まります。

概要

4 方向のランキングではなく、4 つのアーキテクチャ

pgvector、Pinecone、Weaviate、および Qdrant はすべて同じ機能を果たし、クエリに最も近いベクトルを見つけますが、それらの間に互換性のないアーキテクチャがあります。以下の表は、展開モデル、データの場所、検索機能など、時間が経っても変わらないものを比較しています。 Pinecone、Weaviate、Qdrant の価格と正確なバージョン番号は意図的に記載されていません。購入を決定する前に公式サイトで確認してください。

基準	ベクター	松ぼっくり	ウィアビエイト	クドラント
種類	Postgres 拡張機能、別個のベースではない	独自のベクターデータベース、クローズドサービス	専用のベクターベース、オープンソース	専用のベクターベース、オープンソース
データが存在する場所	Postgres では、残りのリレーショナルスキーマを使用して	メインベースの外、松ぼっくりインデックス内	メインベースから離れて、Weaviate コレクションで	メインベースの外、Qdrant コレクション内
導入	既存の Postgres クラスターに組み込まれています	マネージドクラウドのみ、パブリックセルフホスティングオプションなし	セルフホストまたはマネージドクラウド (Weaviate Cloud)	セルフホストまたはマネージドクラウド (Qdrant Cloud)
ハイブリッドキーワード + ベクトル検索	はい、標準 SQL 経由: tsvector、ベクトルと組み合わせた結合およびリレーショナルフィルター	メタデータによるフィルタリング。文書化されたネイティブ BM25 融合はありません	はい、融合ベクター + ネイティブ BM25、製品の主力機能です	ペイロードによる豊富なフィルタリング。デフォルトではネイティブ BM25 fusion はありません
マルチテナント絶縁	標準 Postgres RLS、行レベル、ベクトル列に直接適用可能	サービス側のインデックスまたは名前空間による分離	サービス側回収による隔離	サービス側回収による隔離
あいまい検索インデックス	IVFFlat と HNSW、あなたの選択	独自のインデックス、実装の詳細は詳細に公開されていない	ニューサウスウェールズ州	HNSW、オプションのスカラーまたはバイナリ量子化付き

可能な 2 つのトポロジの概念図。暗号化されたデータは一切エンコードされず、デプロイメントアーキテクチャのみがエンコードされます。

Aurabase コードでチェックされた要素: 各プロジェクトの Postgres イメージに埋め込まれた pgvector のバージョンは 0.8.6 です。これは、Aurabase によって特別に追加されたものではなく、標準のアップストリーム CNPG イメージによって配信されます。この事実は、2026 年 8 月 23 日にリポジトリの Dockerfile に記載されています。公式の pgvector リポジトリでも、ベクターあたりの最大次元が 16,000 であることが確認されています。これは、Aurabase のネイティブ RAG パイプラインで使用される 3 次元クラス (768、1536、3072) をはるかに上回っています。このパイプラインは、Aurabase に固有のアプリケーション追加であり、pgvector 上に構築されています。

ベクター

Postgres を離れることなくベクトル検索

pgvector は、vector(n) 列の型と距離の演算子 (<=> コサイン、<-> ユークリッド、<#> ドット積) を通常の Postgres ベースに追加します。ベクトルは、スキーマの他の部分と同じテーブル、同じトランザクション、同じ制約を共有します。外部システムと同期するものはありません。

For fuzzy searching, pgvector offers two index types to choose from. IVFFlat divides the vector space into lists by clustering and searches only in the lists closest to the query. Its construction is lighter, but you must choose a number of lists adapted to the volume of data. HNSW constructs a multi-level neighbor graph, without a prior training step, at the cost of a more memory-intensive construction. For details of the adjustment parameters (m, ef_construction), see our guide dedicated to the HNSW index.

一般的な pgvector SQL の例 (Aurabase の内部コードを除く)sql

-- 拡張子とベクター列 (ディメンション 1536、例: text-embedding-3-small)
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
ALTER TABLE documents ADD COLUMN embedding vector(1536);

-- あいまい検索用の HNSW インデックス
CREATE INDEX ON documents USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

-- リレーショナル テーブルに結合されたベクトル検索、RLS でフィルタリング
SELECT d.id, d.content
FROM documents d
JOIN projects p ON p.id = d.project_id
WHERE p.owner_id = auth.uid()
ORDER BY d.embedding <=> $1
LIMIT 5;

The last line is the structuring point: the WHERE p.owner_id = auth.uid() clause applies to vector search exactly as it does to any other query. No dedicated vector database reproduces this behavior natively, since your RLS policies live in Postgres, not in a third-party service. To build a complete RAG pipeline based on this, see our RAG pipeline tutorial with pgvector.

松ぼっくり

セルフホスティングオプションのない、クローズドなマネージドサービス

Pinecone は、独自のクラウドサービスとしてのみ提供されるベクターベースです。パブリックの自己ホスト型バージョンはありません。ベクターは、あなたのものではなく、Pinecone のインフラストラクチャに存在します。これは発行者が想定するアーキテクチャ上の選択であり、一時的な制限ではありません。

妥協は直接的です。管理するベクターインフラストラクチャ操作は不要です。クラスターのサイズを調整したり、インデックスを自分で実行したりする必要はありません。その代わりに、2 つの隠れたコストが事後的に現れることがよくあります。まず、部分的な障害が発生した場合の独自の一貫性ロジックを備えた、メインデータベースと Pinecone インデックスの間で構築および維持する同期パイプラインです。次に、独自のフォーマットと API です。Pinecone から移行するということは、ベクトル全体を再エクスポートし、他の場所で統合を再構築することを意味します。

このセッションでは未確認の数字に注意してください

この記事では、Pinecone の価格設定、クォータ制限、または具体的な実装の詳細については言及しません。このページのために実施された調査には、頻繁に変更されるこの情報の新たな検証は含まれていません。制作に関する決定を下す前に、Pinecone の公式ドキュメントを参照してください。

ウィアビエイト

ネイティブハイブリッド検索を備えた専用のオープンソースデータベース

Weaviate は専用のオープンソースのセルフホスティングベクトルデータベースであり、自分で操作したくない人向けにマネージドクラウド製品 (Weaviate Cloud) としても利用できます。出版社が最も強調している機能は、ネイティブハイブリッド検索です。これは、ベクトル類似性スコアと BM25 タイプのキーワード対応スコアを単一の結果分類にマージします。

具体的には、これにより、他のアプローチではアプリケーションに任せるステップである、セマンティック検索とキーワード検索の間の融合ロジックを自分で作成する必要がなくなります。 Weaviate は、取り込み時に外部の埋め込みプロバイダーに直接接続するためのモジュールシステムも提供します。妥協点は、他の専用データベースの場合と同じです。つまり、メインデータソースとの同期を維持するために、追加のシステムを運用または支払う必要があります。

クドラント

Rustで書かれた専用データベース、フィルタリング、メモリフットプリント

Qdrant は、オープンソースで Rust で書かれた専用のベクトルデータベースで、セルフホスティングまたはマネージドクラウド (Qdrant Cloud) でも利用できます。 Aurabase の中核と同様に、Qdrant は Rust で書かれています。言語の選択は共有されており、それ自体が優れているという議論ではありません。

Qdrant に関するフィードバックで最も頻繁に挙げられるのは 2 つの点です。まず、豊富なペイロードフィルタリングシステムです。これにより、同じクエリ内で構造化フィルタ (カテゴリ、日付、ステータス) とベクトル検索を組み合わせることができます。次に、大規模なインデックスのメモリフットプリントを削減することを目的とした量子化オプション (スカラーまたはバイナリ)。 Weaviate と同じ妥協点: メインデータベースとは別のシステムで、独自の同期ロジックを維持する必要があります。

決定

pgvector、Pinecone、Weaviate、または Qdrant を選択する場合

次の場合は pgvector を選択してください…

ベクターはリレーショナルデータ (ユーザー、権限、製品) に関連付けられたままでなければなりません
RLS ポリシーはベクトル検索結果にも適用される必要があります
Postgres 上に同期するシステムを追加したくない

次の場合は松ぼっくりを選択してください…

ゼロベクトルインフラストラクチャ運用が必要な場合
チームにとって、クローズドな独自形式にロックすることは問題ではありません
外部サービスへの同期パイプラインを構築することに同意します。

次の場合は Weaviate を選択してください…

自分で再構築せずに、ハイブリッドキーワード + ネイティブベクトル検索が必要な場合
あなたのユースケースはスタンドアロンの検索エンジンであり、既存のアプリに機能を追加するものではありません。
メインベースに加えて専用サービスを運用または料金を支払う準備ができています

次の場合は Qdrant を選択してください…

ペイロードによる豊富なフィルタリングが規模に応じた決定基準となります
非常に大きなベクトルインデックスのメモリ量子化は重要です
コードの制御を維持できるオープンソースエンジンが必要な場合

私たちの選択

コードが示す内容: 個別の拡張子を持たないネイティブ pgvector

Aurabase は pgvector を追加しません。拡張機能は、テナントクラスタに使用される基盤である CloudNativePG によって提供される標準 Postgres イメージにすでに存在します。 Aurabase がその上に構築するのは、ネットワークエラー管理を備えた取り込みパイプライン、埋め込みモジュール、HNSW インデックスによるベクトル検索などのアプリケーション機能です。この機能は aura-aiサービスでネイティブに公開されており、2026 年 8 月 23 日にリポジトリコードで検証されました。

Aurabase RAG パイプラインは、現在の埋め込みモデルの最も一般的な出力サイズに対応する 3 クラスの埋め込みディメンション (768、1536、3072) をサポートします。各ベクトルは、プロジェクトスキーマ内の通常の Postgres テーブルの列のままであり、このプロジェクトの残りのデータと同じ RLS ポリシーが適用されます。これはセクション 02 の SQL 例と同じロジックで、個別のクエリではなくパイプライン全体に適用されます。

注意

現在のところ、実際の Aurabase ロードで pgvector と Pinecone、Weaviate、または Qdrant を比較するレイテンシベンチマークはこのリポジトリでは公開されていません。このピラーで使用される手法については、ベンチマークページを参照してください。完全な技術文書については、RAG pgvector ガイドを参照してください。

よくある質問

最もよく聞かれること

pgvector は本番環境で Pinecone のような専用のベクターベースを置き換えることはできますか?+

これはデータの量とトポロジによって異なり、絶対的な規則ではありません。既存のアプリケーションに統合されたベクトル検索 (ドキュメントの RAG、カタログのセマンティック検索) の場合、pgvector は 2 番目のシステムの同期を回避します。非常に大規模な場合、リレーショナル結合を必要とせずに純粋にベクトルを使用する場合、専用のデータベースが非常に役立ちます。セクション 06 の決定グリッドを参照してください。

pgvector の IVFFlat インデックスと HNSW インデックスの違いは何ですか?+

IVFFlat は、クラスタリングによってベクトル空間をリストに分割し、最も近いリストのみを検索します。構築は軽量ですが、リストの数は体積に応じて調整されます。 HNSW は、事前のトレーニングステップなしで、より多くのメモリを消費する構築を犠牲にして、マルチレベルの近傍グラフを構築します。調整パラメーターの詳細については、HNSW 指数専用のガイドを参照してください。

Pinecon とは異なり、Weaviate と Qdrant はオープンソースですか?+

はい、両方ともです。 Weaviate と Qdrant は、マネージドクラウド製品 (Weaviate Cloud、Qdrant Cloud) によって補完された、セルフホスト型のオープンソースバージョンを配布しています。逆に、Pinecone はパブリックセルフホスティングオプションを提供しておらず、独自のクラウドを通じてのみアクセスできるサービスです。

アプリケーションが既に Postgres を使用している場合、別のベクターベースが必要ですか?+

自動的ではありません。本当の基準は、Postgres がベクタリングできるかどうかではありません (pgvector 経由でベクタリングできます)。これは、ベクトル検索結果を RLS ポリシーによってフィルタリングしたままにし、リレーショナルデータに添付するかどうかです。このメカニズムの詳細については、Aurabase の RLS によるマルチテナント分離に関するガイドを参照してください。

要約すると

これら 4 つのアーキテクチャ間で普遍的な勝者は存在しません

pgvector、Pinecone、Weaviate、Qdrant は同じニーズをカバーしません。 pgvector は、専用製品よりも専門性の低いエンジンを犠牲にして、ベクトルを Postgres に保持することで同期を削除します。パインコーンは完全な独占的ロックインと引き換えに、すべてのインフラストラクチャ運用を撤退します。 Weaviate は、すぐに使用できるネイティブハイブリッド検索を追加します。 Qdrant は、豊富なフィルタリングと大規模なメモリ使用量を重視しています。決定基準は 4 つのケースすべてで同じです。つまり、データをどこに置くか、誰がデータをフィルターできるかです。

To build a complete RAG pipeline on this basis, our RAG pipeline tutorial with pgvector details ingestion, embeddings and vector search step by step. For the overview of Aurabase's native AI pillar, see the Native AIpage.