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#PostgreSQL

2026-10 2편

  1. 벡터 삽입 후 HNSW 검색 재현율은 어떻게 달라질까? (100만+100만)

    pgvector와 Qdrant에 신규 벡터 100만 개를 추가하고, 삽입 순서·분할과 fresh 인덱스의 Recall 차이를 측정했습니다. 실제 세그먼트 기록과 소스 코드로 서로 다른 거동을 해석합니다.

    DB

  2. 벡터 삽입 후 HNSW 검색 재현율은 어떻게 달라질까? (1만+1만)

    pgvector와 Qdrant에서 벡터 1만 개를 추가한 전후와 동일한 최종 데이터의 fresh·증분 인덱스를 비교했습니다.

    DB

2026-05 8편

  1. PostgreSQL Lakehouse (2/2) — 분산 처리와 Citus 통합

    분산 처리(Ray·Daft·Smallpond) 비교와 Citus·pg_lake postgres_fdw 통합

    DB #24

  2. PostgreSQL Lakehouse (1/2) — DuckLake가 막힌 자리에 pg_lake가 있었다

    DuckLake의 libpq 충돌을 거쳐 pg_lake로 이어진 8개 Phase Lakehouse 실험

    DB #23

  3. PG-Strom SSB 벤치마크 — GPU보다 Arrow FDW가 먼저다

    테스트 555건에서 Arrow FDW 없는 GPU는 1.6배였고 wide table에서는 CPU보다 느렸습니다. Arrow FDW를 쓰면 SF=100에서 10배

    DB #22

  4. GraphDB 8종 벤치마크 (2/2) — 워크로드 매트릭스와 최종 선택 기준

    그래프 엔진 8종을 OLTP, 메모리, 분석, 차별화 쿼리로 측정. OLTP는 RCTE와 MemGraph가 22.5K RPS로 동률이었고 워크로드별 선택표로 정리

    AI·RAG #21

  5. Apache AGE 없이 LightRAG — Recursive CTE로 그래프 저장소 구현

    LightRAG의 BaseGraphStorage를 plain PostgreSQL + RCTE로 구현. 1-hop lookup 중심의 retrieval 패턴이 평면 SQL과 잘 맞는 이유

    AI·RAG #14

  6. 데이터베이스에서 AI까지 떠맡아야 할까

    Oracle 23ai · EDB AIDB · PostgresML · Timescale pgai · pg_aidb — 다섯 시스템 비교와 추상화 경계 논의

    DB #9

  7. PostgreSQL로 Elasticsearch 대체하기

    PostgreSQL만으로 Elasticsearch를 대체할 수 있는지 한국어 검색으로 8단계 측정했다. 품질은 동등했고 단일 노드 latency는 2~5배 빨랐다

    DB #7

  8. GraphDB 8종 벤치마크 (1/2) — RCTE 290x 격차의 원인 분해

    엣지 114만 개 그래프에서 RCTE 처리량이 Apache AGE의 290배였습니다. 원인은 호출당 13ms인 cypher() wrapper와 plan 생성 비용

    AI·RAG #20

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