ベクトルシャーディング（べくとるしゃーでぃんぐ）
最終更新：2026/4/28
ベクトルシャーディングは、大規模なベクトルデータを複数の部分に分割し、分散して保存・処理する技術である。
別名・同義語 ベクトル分割分散ベクトル
ポイント
ベクトルデータベースのスケーラビリティと検索効率を向上させるために用いられる。類似性検索の高速化に貢献する。
概要
ベクトルシャーディングは、機械学習モデルが生成する高次元ベクトルデータを効率的に扱うための重要な技術です。特に、類似性検索を行う際に、全てのベクトルデータを単一のサーバーで処理すると、メモリ容量や計算能力の限界に達することがあります。ベクトルシャーディングは、この問題を解決するために、ベクトルデータを複数のシャード（断片）に分割し、それぞれを異なるサーバーに分散して保存・処理します。
技術的な詳細
ベクトルシャーディングには、いくつかの手法があります。代表的なものとして、以下のものが挙げられます。
- レンジシャーディング: ベクトルの値を範囲に基づいて分割します。例えば、ベクトルの最初の要素の値が0から100の場合、0から50の範囲のベクトルをシャード1に、50から100の範囲のベクトルをシャード2に割り当てます。
- ハッシュシャーディング: ベクトルのハッシュ値を計算し、その値に基づいてシャードを決定します。これにより、ベクトルデータが均等に分散されることが期待できます。
- Locality Sensitive Hashing (LSH): 類似したベクトルが同じシャードに割り当てられるように、ハッシュ関数を設計します。これにより、類似性検索の効率が向上します。
メリット
ベクトルシャーディングを導入することで、以下のメリットが得られます。
- スケーラビリティの向上: データ量の増加に対応して、サーバーを追加することで、システム全体の処理能力を向上させることができます。
- 検索効率の向上: ベクトルデータを分散して保存することで、検索対象となるデータ量を削減し、検索時間を短縮することができます。
- 可用性の向上: 一部のサーバーに障害が発生した場合でも、他のサーバーが処理を引き継ぐことで、システム全体の可用性を維持することができます。
応用例
ベクトルシャーディングは、以下のような分野で応用されています。