---
title: "pgvector 10M+ soron: index, query-minták, teljesítmény"
description: "A pgvector 10M+ soron is skálázódik a jó index-döntéssel (HNSW vs IVFFlat), filter-baratt query-kkel és cache-szel. Valódi szamok 3 RAG-projektböl."
date: 2026-04-22
updated: 2026-04-22
author: "Mezo Dezso"
tags: "Postgres, pgvector, RAG, Teljesitmeny, AI"
slug: postgres-pgvector-10m-sor
canonical: https://dfieldsolutions.hu/blog/postgres-pgvector-10m-sor
---

# pgvector 10M+ soron: index, query-minták, teljesítmény

pgvector 10M soron nem ijeszto · ha a megfeleloo indexet választod. HNSW vs IVFFlat, filter-minták, valódi számok.
A pgvector-nek 'játék-skálájú' a híre. A hír elavult. Produkciós RAG-ot üzemeltetünk 10M+ soros pgvector-ben, p95 query-latencia 80ms alatt. A kulcs a megfelelo index + a szürö-baráti query. Itt van hogyan.

## HNSW vs IVFFlat

- HNSW: jobb recall, több memória, lassabb build. 2024+ default választás.
- IVFFlat: gyorsabb build, kevesebb memória, rosszabb recall. Csak ha gyakran újra-építesz.
- Egyik sem: sequential scan jó ~500k soronként jó szelektivitással.

## A szürt keresés a nehéz rész

A legtöbb RAG query tenant_id, document_type vagy recency alapján szür a hasonlóság elott. A pgvector 0.5+ hozta a rendes szürt HNSW-t, de a naiv query-k még mindig túl sokat scan-elnek. Mindig elobb a szelektív szürot alkalmazd.

```sql
-- JÓ: tenant-szuro elobb szukit, vektor-kereses kicsi halmazon
SELECT * FROM chunks
WHERE tenant_id = $1 AND created_at > now() - interval '30 days'
ORDER BY embedding <=> $2
LIMIT 10;

-- Index: btree (tenant_id, created_at) + HNSW az embedding-en
```

## Valodi szamok

- Jogi iroda RAG · 12M chunk · HNSW m=16 ef=64 · p50 38ms, p95 72ms.
- Hir-aggregator · 8M cikk · HNSW m=12 ef=40 · p50 24ms, p95 58ms.
- SaaS support bot · 4M ticket · HNSW + tenant-szuro · p50 18ms, p95 44ms.

> **TIP:** Ha a p95 200ms fölé kúszik, 95%-ban az index nem kerul hasznalatba. Futtasd az EXPLAIN ANALYZE-t, ellenorizd, hogy a HNSW-index megy-e, nem sequential scan. Általában egy WHERE-klauzula tiltja le az indexet.

---

Source: https://dfieldsolutions.hu/blog/postgres-pgvector-10m-sor
Author: Mezo Dezso · Alapito, DField Solutions
Site: https://dfieldsolutions.hu