지루한 win: 한 데이터베이스
앱의 관계형 부분에 이미 Postgres 돌리고 있다면, 벡터를 describe 하는 row 옆에 두는 게 두 시스템을 하나로 합쳐. id 중복 그만, 두 store sync 그만, transaction 이 둘 다 cover, backup story 더 단순해짐.
pgvector 가 구체적으로 이기는 곳
- 무거운 구조화 필터링. Postgres planner 가 'WHERE tenant = X AND created_at > Y' 와 vector ranking 결합에서 수십 년 앞서있어.
- retrieval 결과 join. '가장 가까운 청크 20개 찾고, 작가와 click count join' 이 한 query, 세 개 아냐.
- 기존 ops 근육. Backup, replication, monitoring, IAM, point-in-time recovery — 지루한 인프라가 다 이미 존재.
Chroma / Pinecone / Weaviate 가 여전히 이기는 곳
- 거대 스케일 순수 벡터 워크로드 (>5천만 벡터) — dedicated store 가 ANN 에 더 많이 엔지니어링 투자.
- built-in multi-vector + 하이브리드 — Weaviate, Vespa 가 더 많은 retrieval primitive 를 box 채로 ship.
- 아직 Postgres 안 돌리고 있음 — pgvector 만 위해 Postgres 도입은 무거움.
2026년 1000만 청크 미만 + Postgres 이미 있는 대부분 팀은 pgvector 가 옳은 default.