이 글에서는 PostgreSQL pgvector를 활용하여 대규모 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하는 방법을 다룹니다.특히, 샤딩(Sharding), 테이블 파티셔닝(Partitioning), 메모리 최적화(shared_buffers, work_mem 등) 을 통해 성능을 극대화하는 방법을 설명합니다. ✅ 대량 벡터 데이터를 저장하는 방법 (샤딩 & 파티셔닝 적용)✅ PostgreSQL 메모리 최적화 (shared_buffers, work_mem)✅ 빠른 검색을 위한 저장소 엔진 및 인덱싱 전략 🚀 1. 대량 벡터 데이터 저장 전략: 샤딩(Sharding) vs 파티셔닝(Partitioning) 벡터 데이터는 보통 수십만~수억 개 이상의 벡터를 저장해야 합니다.PostgreSQL에서 효율적인 데..