2026년 pgvector 대 Pinecone, Weaviate, Qdrant

pgVector, Pinecone, Weaviate 및 Qdrant는 모두 동일한 기능을 제공하여 서로 호환되지 않는 아키텍처를 사용하여 쿼리에 가장 가까운 벡터를 찾습니다. 아래 표에서는 배포 모델, 데이터 위치, 검색 기능 등 시간이 지남에 따라 사실로 남아 있는 사항을 비교합니다. Pinecone, Weaviate 및 Qdrant의 가격과 정확한 버전 번호는 의도적으로 누락되었습니다. 구매 결정을 내리기 전에 공식 사이트에서 확인하세요.

두 가지 가능한 토폴로지의 개념 다이어그램. 암호화된 데이터는 인코딩하지 않고 배포 아키텍처만 인코딩합니다.

Aurabase 코드에서 확인된 요소: 각 프로젝트의 Postgres 이미지에 포함된 pgVector 버전은 0.8.6입니다. 이는 Aurabase가 특별히 추가한 것이 아닌 표준 업스트림 CNPG 이미지로 제공됩니다. 이 사실은 2026년 8월 23일 저장소의 Dockerfile에 기록되어 있습니다. 공식 pgVector 저장소에서도 벡터당 최대 크기가 16,000임을 확인합니다. 이는 Aurabase의 기본 RAG 파이프라인에서 사용되는 3차원 클래스(768, 1536, 3072)보다 훨씬 높습니다. 이 파이프라인은 pgVector 위에 구축된 Aurabase 전용 애플리케이션 추가입니다.

pgVector는 vector(n) 열 유형 및 거리 연산자(<=> 코사인, <-> 유클리드, <#> 내적)를 일반 Postgres 기반에 추가합니다. 벡터는 스키마의 나머지 부분과 동일한 테이블, 동일한 트랜잭션 및 동일한 제약 조건을 공유하므로 외부 시스템과 동기화할 것이 없습니다.

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.

-- 확장 및 벡터 열(치수 1536, 예: text-embedding-3-small)
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
ALTER TABLE documents ADD COLUMN embedding vector(1536);

-- 퍼지 검색을 위한 HNSW 인덱스
CREATE INDEX ON documents USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

-- RLS로 필터링된 관계형 테이블에 결합된 벡터 검색
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.

Pinecone은 독점 클라우드 서비스로만 제공되는 벡터 기반입니다. 공개 자체 호스팅 버전은 없습니다. 귀하의 벡터는 귀하의 인프라가 아닌 Pinecone의 인프라에 있습니다. 이는 일시적인 제한이 아니라 게시자가 가정한 아키텍처 선택입니다.

타협은 직접적입니다. 관리해야 할 벡터 인프라 운영이 없습니다. 클러스터 크기를 조정할 필요도 없고 직접 실행할 인덱스도 없습니다. 그 대가로 두 가지 숨겨진 비용이 사실 뒤에 나타나는 경우가 많습니다. 첫째, 부분적인 오류가 발생할 경우 자체 일관성 논리를 사용하여 기본 데이터베이스와 Pinecone 인덱스 간에 구축 및 유지 관리하는 동기화 파이프라인입니다. 다음으로 독점 형식과 API가 있습니다. Pinecone에서 마이그레이션한다는 것은 전체 벡터를 다시 내보내고 다른 곳에서 통합을 다시 구축하는 것을 의미합니다.

Weaviate는 전용 오픈 소스 및 자체 호스팅 벡터 데이터베이스이며, 자체 운영을 선호하지 않는 사람들을 위해 관리형 클라우드 서비스(Weaviate Cloud)로도 제공됩니다. 게시자가 가장 강조하는 기능은 기본 하이브리드 검색입니다. 결과의 단일 분류에서 벡터 유사성 점수와 BM25 유형 키워드 대응 점수를 병합합니다.

구체적으로 이는 다른 접근 방식이 애플리케이션에 맡기는 단계인 의미 체계 검색과 키워드 검색 간의 융합 논리를 직접 작성하는 것을 방지합니다. Weaviate는 또한 수집 시 외부 임베딩 공급자를 직접 연결하는 모듈 시스템을 제공합니다. 타협은 전용 데이터베이스의 경우와 동일하게 유지됩니다. 즉, 기본 데이터 소스와 동기화를 유지하기 위해 운영하거나 비용을 지불할 추가 시스템입니다.

Qdrant는 Rust로 작성된 오픈 소스 전용 벡터 데이터베이스이며, 자체 호스팅이나 관리형 클라우드(Qdrant Cloud)에서도 사용할 수 있습니다. Aurabase의 핵심과 마찬가지로 Qdrant는 Rust로 작성되었습니다. 즉, 그 자체로 우월성을 주장하는 것이 아니라 공유 언어 선택입니다.

Qdrant에 대한 피드백에서 가장 자주 언급되는 두 가지 사항이 있습니다. 첫째, 풍부한 페이로드 필터링 시스템입니다. 이를 통해 구조화된 필터(범주, 날짜, 상태)와 벡터 검색을 동일한 쿼리에 결합할 수 있습니다. 다음으로, 대규모 인덱스의 메모리 공간을 줄이기 위한 양자화 옵션(스칼라 또는 바이너리)입니다. Weaviate와 동일한 타협: 유지 관리할 자체 동기화 논리가 있는 기본 데이터베이스와 분리된 시스템입니다.

다음과 같은 경우 pgVector를 선택하세요.

• 벡터는 관계형 데이터(사용자, 권한, 제품)에 연결된 상태로 유지되어야 합니다.
• RLS 정책은 벡터 검색 결과에도 적용되어야 합니다.
• Postgres 위에 동기화할 시스템을 추가하고 싶지 않습니다.

다음과 같은 경우 솔방울을 선택하세요.

• 제로 벡터 인프라 운영을 원합니다.
• 폐쇄형 독점 형식으로 잠그는 것은 팀에 문제가 되지 않습니다.
• 외부 서비스에 대한 동기화 파이프라인을 구축하는 데 동의합니다.

다음과 같은 경우 Weaviate를 선택하세요.

• 직접 재구성하지 않고 하이브리드 키워드 + 기본 벡터 검색을 원합니다.
• 귀하의 사용 사례는 기존 앱에 추가된 기능이 아닌 독립형 검색 엔진입니다.
• 기본 기반 외에 전용 서비스를 운영하거나 이에 대한 비용을 지불할 준비가 되었습니다.

다음과 같은 경우 Qdrant를 선택하세요.

• 페이로드에 따른 풍부한 필터링은 규모에 따른 결정 기준입니다.
• 매우 큰 벡터 인덱스에 대한 메모리 양자화 횟수
• 코드 제어를 유지하는 오픈 소스 엔진이 필요합니다.

Aurabase는 pgVector를 추가하지 않습니다. 확장은 테넌트 클러스터에 사용되는 기반인 CloudNativePG에서 제공하는 표준 Postgres 이미지에 이미 존재합니다. Aurabase가 그 위에 구축하는 것은 애플리케이션 기능입니다: 네트워크 오류 관리가 포함된 수집 파이프라인, 임베딩 모듈, HNSW 인덱스에 의한 벡터 검색. 이 기능은 2026년 8월 23일 저장소 코드에서 확인된 aura-ai서비스에 기본적으로 노출됩니다.

Aurabase RAG 파이프라인은 현재 임베딩 모델의 가장 일반적인 출력 크기에 해당하는 세 가지 임베딩 크기 클래스(768, 1536, 3072)를 지원합니다. 각 벡터는 이 프로젝트의 나머지 데이터와 동일한 RLS 정책에 따라 프로젝트 스키마에서 일반 Postgres 테이블의 열로 유지됩니다. 이는 섹션 02의 SQL 예제와 동일한 논리로, 격리된 쿼리가 아닌 전체 파이프라인에 적용됩니다.

pgVector, Pinecone, Weaviate 및 Qdrant는 동일한 요구 사항을 충족하지 않습니다. pgVector는 전용 제품보다 덜 전문화된 엔진을 사용하여 벡터를 Postgres에 유지하여 동기화를 제거합니다. Pinecone은 전체 독점 잠금에 대한 대가로 모든 인프라 운영을 철회합니다. Weaviate는 기본적으로 기본 하이브리드 검색을 추가합니다. Qdrant는 풍부한 필터링과 대규모 메모리 공간을 강조합니다. 결정 기준은 네 가지 경우 모두 동일합니다. 즉, 데이터가 어디에 있어야 하는지, 누가 필터링할 수 있어야 하는지입니다.

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.