Redis vs. Aerospike: Die richtige Vektordatenbank für Ihre Anforderungen auswählen
Mit dem Fortschritt von KI- und datengetriebenen Technologien wird die Auswahl einer geeigneten Vektordatenbank für Ihre Anwendung immer wichtiger. Redis und Aerospike sind zwei Optionen in diesem Bereich. Dieser Artikel vergleicht diese Technologien, um Ihnen zu helfen, eine fundierte Entscheidung für Ihr Projekt zu treffen.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Redis und Aerospike vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür ausgelegt, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, wie die semantische Bedeutung von Text, die visuellen Merkmale von Bildern oder Produktattribute. Durch die Ermöglichung effizienter Ähnlichkeitssuchen spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Häufige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken umfassen Produktempfehlungen im E-Commerce, Content-Discovery-Plattformen, Anomalieerkennung in der Cybersicherheit, medizinische Bildanalyse und Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie spielen auch eine entscheidende Rolle bei Retrieval Augmented Generation (RAG), einer Technik, die die Leistung von großen Sprachmodellen (LLMs) verbessert, indem externes Wissen bereitgestellt wird, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Es gibt viele Arten von Vektordatenbanken auf dem Markt, darunter:
- Zweckgebundene Vektordatenbanken wie Milvus, Zilliz Cloud (vollständig verwaltetes Milvus) und Weaviate
- Vektorsuchbibliotheken wie Faiss und Annoy.
- Leichtgewichtige Vektordatenbanken wie Chroma und Milvus Lite.
- Traditionelle Datenbanken mit Vektorsuch-Add-ons, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
Redis ist eine In-Memory-Datenbank und Aerospike ist eine verteilte, skalierbare NoSQL-Datenbank. Beide verfügen über Vektorsuchfunktionen als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
Redis: Überblick und Kerntechnologie
Redis war ursprünglich für seine In-Memory-Datenspeicherung bekannt und hat über die Redis Vector Library, die jetzt Teil von Redis Stack ist, Vektorsuchfunktionen hinzugefügt. Dadurch kann Redis Vektorähnlichkeitssuche durchführen und gleichzeitig seine Geschwindigkeit und Leistung beibehalten.
Die Vektorsuche in Redis basiert auf seiner bestehenden Infrastruktur und nutzt In-Memory-Verarbeitung für eine schnelle Abfrageausführung. Redis verwendet FLAT- und HNSW-Algorithmen (Hierarchical Navigable Small World) für die Suche nach approximativen nächsten Nachbarn, was eine schnelle und genaue Suche in hochdimensionalen Vektorräumen ermöglicht.
Eine der Hauptstärken der Redis-Vektorsuche besteht darin, dass sie Vektorähnlichkeitssuche mit traditioneller Filterung nach anderen Attributen kombinieren kann. Diese hybride Suche ermöglicht es Entwicklern, komplexe Abfragen zu erstellen, die sowohl semantische Ähnlichkeit als auch spezifische Metadatenkriterien berücksichtigen, sodass sie für viele KI-gesteuerte Anwendungen vielseitig einsetzbar ist.
Die Redis Vector Library bietet Entwicklern eine einfache Schnittstelle, um mit Vektordaten in Redis zu arbeiten. Sie verfügt über Funktionen wie flexibles Schema-Design, benutzerdefinierte Vektorabfragen und Erweiterungen für LLM-bezogene Aufgaben wie semantisches Caching und Sitzungsverwaltung. Das erleichtert es KI/ML-Ingenieuren und Data Scientists, Redis in ihren KI-Workflow zu integrieren, insbesondere für Echtzeit-Datenverarbeitung und -Abruf.
Was ist Aerospike? Ein Überblick
Aerospike ist eine NoSQL-Datenbank für leistungsstarke Echtzeitanwendungen. Sie hat Unterstützung für Vektorindizierung und -suche hinzugefügt und eignet sich daher für Anwendungsfälle von Vektordatenbanken. Die Vektorfunktion heißt Aerospike Vector Search (AVS) und befindet sich in der Preview. Sie können bei Aerospike Early Access anfragen.
AVS unterstützt nur Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Indizes für die Vektorsuche. Wenn in AVS Aktualisierungen oder Einfügungen vorgenommen werden, werden Datensatzdaten einschließlich des Vektors in die Aerospike Database (ASDB) geschrieben und sind sofort sichtbar. Für die Indizierung muss jeder Datensatz mindestens einen Vektor im angegebenen Vektorfeld eines Index haben. Sie können mehrere Vektoren und Indizes für einen einzelnen Datensatz haben, sodass Sie dieselben Daten auf unterschiedliche Weise durchsuchen können. Aerospike empfiehlt, upsertete Datensätze einem bestimmten Set zuzuweisen, damit Sie sie überwachen und darauf operieren können.
AVS hat eine einzigartige Methode zum Aufbau des Index: Sie erfolgt gleichzeitig über alle AVS-Knoten hinweg. Während Aktualisierungen von Vektordatensätzen direkt in ASDB geschrieben werden, werden Indexdatensätze asynchron aus einer Indizierungswarteschlange verarbeitet. Dies geschieht in Batches und verteilt über alle AVS-Knoten, sodass alle CPU-Kerne im AVS-Cluster genutzt werden und das System skalierbar ist. Die Ingestion-Performance hängt stark vom Host-Speicher und der Konfiguration der Storage-Schicht ab.
Für jedes Element in der Indizierungswarteschlange verarbeitet AVS den Vektor für die Indizierung, erstellt die Cluster für jeden Vektor und schreibt diese in ASDB fest. Ein Indexdatensatz enthält eine Kopie des Vektors selbst und die Cluster für diesen Vektor auf einer bestimmten Ebene des HNSW-Graphen. Die Indizierung nutzt Vektorerweiterungen (AVX) für Single-Instruction-Multiple-Data-Parallelverarbeitung.
AVS führt während der Ingestion Abfragen aus, um den Index-Cache „vorzuhydrieren“, da Datensätze in den Clustern miteinander verbunden sind. Diese Abfragen werden nicht als Abfrageanforderungen gezählt, erscheinen jedoch als Lesevorgänge gegen die Storage-Schicht. Auf diese Weise wird der Cache mit relevanten Daten befüllt und kann die Abfrageleistung verbessern. Dies zeigt, wie AVS Vektordaten verarbeitet und Indizes für die Ähnlichkeitssuche erstellt, damit es für hochdimensionale Vektorsuchen skalieren kann.
Wichtige Unterschiede: Wahl zwischen Redis und Aerospike für Vektorsuche
Wenn Sie ein Tool für Vektorsuche auswählen, hilft Ihnen das Verständnis der Unterschiede zwischen Redis und Aerospike bei der Entscheidung. Beide bieten Vektorsuche, unterscheiden sich jedoch. Vergleichen wir sie in mehreren Bereichen.
Suchmethodik
Redis verwendet FLAT- und HNSW-Algorithmen (Hierarchical Navigable Small World) für die approximative Suche nach nächsten Nachbarn. Schnelle und genaue Suche in hochdimensionalen Vektorräumen. Redis unterstützt auch hybride Suche, bei der Vektorähnlichkeit mit Attributfilterung kombiniert wird.
Aerospike Vector Search (AVS) verwendet nur HNSW-Indizes für die Vektorsuche. Es aktualisiert Vektordatensätze asynchron und erstellt Cluster für jeden Vektor über alle AVS-Knoten im Cluster hinweg.
Daten
Redis eignet sich hervorragend für die Verarbeitung strukturierter und semistrukturierter Daten. Die Vector Library integriert sich in die bestehenden Datenstrukturen von Redis, sodass Sie flexible Schemata und benutzerdefinierte Vektorabfragen nutzen können.
Aerospike unterstützt mehrere Vektoren und Indizes für einen einzelnen Datensatz. Sie können verschiedene Suchmethoden auf denselben Daten verwenden. Es empfiehlt, Datensätze per Upsert in bestimmte Sets zu schreiben, um Überwachung und Betrieb zu erleichtern.
Skalierbarkeit und Performance
Redis verwendet In-Memory-Verarbeitung für schnelle Abfrageausführung und eignet sich daher hervorragend für Echtzeitanwendungen. Die Vektorsuche baut auf der bestehenden Infrastruktur auf, sodass Redis weiterhin schnell ist.
Die Aerospike-Indexierung ist über alle AVS-Knoten verteilt und nutzt alle CPU-Kerne im Cluster. Dies dient der Skalierbarkeit, insbesondere für die hochdimensionale Vektorsuche. Die Ingestionsleistung hängt jedoch vom Hostspeicher und der Konfiguration der Speicherschicht ab.
Flexibilität und Anpassung
Redis verfügt über eine einfache Schnittstelle für Vektordaten, sodass Sie komplexe Abfragen erstellen können, die semantische Ähnlichkeit und spezifische Metadaten berücksichtigen. Es bietet außerdem Erweiterungen für LLM-bezogene Aufgaben wie semantisches Caching und Sitzungsverwaltung.
Aerospike erlaubt mehrere Vektoren und Indizes pro Datensatz. Sie haben Flexibilität darin, wie Sie die Daten durchsuchen. Details zu Anpassungsoptionen sind in der Vorschau jedoch begrenzt.
Integration und Ökosystem
Redis verfügt über ein ausgereiftes Ökosystem und lässt sich gut in viele Tools und Frameworks integrieren, insbesondere in AI/ML-Workflows. Die Vector Library ist darauf ausgelegt, sich in das bestehende Redis-Setup einzufügen.
Die Vektorsuche von Aerospike ist neuer, und Informationen zu spezifischen Integrationen sind begrenzt. Als NoSQL-Datenbank verfügt sie aber wahrscheinlich über Integrationen mit gängigen Datenverarbeitungstools.
Benutzerfreundlichkeit
Redis ist für seine Einfachheit bekannt und verfügt über umfangreiche Dokumentation. Die Vector Library behält diese Einfachheit bei, sodass sie für Entwickler, die bereits mit Redis vertraut sind, möglicherweise zugänglicher ist.
Die Vektorsuche von Aerospike befindet sich in der Vorschau, daher gibt es derzeit möglicherweise weniger Dokumentation und eine steilere Lernkurve. Das könnte sich jedoch ändern, wenn die Funktion ausgereifter wird.
Kosten
Redis bietet Open-Source- und Enterprise-Optionen mit mehreren Preismodellen für Cloud- und Managed Services.
Aerospike richtet sich an Unternehmen, was sich möglicherweise in der Preisgestaltung widerspiegelt. Kostendetails für die Vektorsuche sind noch nicht öffentlich verfügbar.
Sicherheit
Redis verfügt über Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung, Authentifizierung und Zugriffskontrolle, die auch für die Vektorsuche gelten.
Aerospike hat als unternehmensorientierte Lösung wahrscheinlich robuste Sicherheitsfunktionen, aber Details zur Sicherheit für die Vektorsuche sind in der Vorschau nicht verfügbar.
Wann welche Technologie wählen
Redis eignet sich hervorragend für Anwendungen, die Echtzeit-Vektorsuche und traditionelle Datenoperationen benötigen. In-Memory- und hybride Suche machen es perfekt für Szenarien mit niedriger Latenz wie Empfehlungssysteme, Content-Matching oder personalisierte Suchfunktionen. Redis eignet sich gut für Anwendungsfälle, die von seiner Flexibilität in der Datenmodellierung profitieren und komplexe Abfragen sowohl auf Vektorähnlichkeit als auch auf Metadaten ausführen können. Es ist großartig für AI-Anwendungen, die Vektorsuche mit anderen Redis-Funktionen wie Caching und Sitzungsverwaltung integrieren müssen.
Aerospike Vector Search (AVS) eignet sich besser für hohe Skalierbarkeit und hohe Leistung bei großen Datensätzen, insbesondere beim Umgang mit hochdimensionalen Vektoren. Die verteilte Indexierung über alle Knoten im Cluster macht es zu einer guten Wahl für Anwendungen, die enorme Mengen an Vektordaten verarbeiten müssen. Aerospike könnte die Wahl für Anwendungsfälle sein, die eine NoSQL-Datenbank mit integrierter Vektorsuche benötigen, wie groß angelegtes Machine-Learning-Modell-Serving, Echtzeit-Betrugserkennungssysteme oder fortschrittliche Analyseplattformen, die mehrdimensionale Daten verarbeiten und abfragen.
Fazit
Redis ist vielseitig mit schnellem In-Memory-Betrieb, flexibler Datenmodellierung und hybrider Suche. Es verfügt über ein etabliertes Ökosystem und ist einfach zu verwenden, daher passt es gut zu vielen Anwendungsfällen der Vektorsuche. Aerospike eignet sich gut für Skalierbarkeit und Leistung bei hochdimensionalen Vektorsuchen; seine verteilte Architektur kann große Datensätze bewältigen. Wählen Sie zwischen Redis und Aerospike basierend auf Ihrem Anwendungsfall, Datenvolumen, Leistungsanforderungen und bestehenden Technologie-Stack. Wählen Sie Redis, wenn Sie eine flexible und schnelle Lösung benötigen, die sich gut in viele AI-Workflows integrieren lässt, insbesondere für Echtzeitanwendungen. Wählen Sie Aerospike, wenn Sie groß angelegte hochdimensionale Vektordaten mit Fokus auf Skalierbarkeit und Leistung verarbeiten müssen. Letztendlich ist die beste Wahl diejenige, die zu den einzigartigen Anforderungen Ihres Projekts und den langfristigen Skalierbarkeitsanforderungen passt.
Während dieser Artikel einen Überblick über Redis und Aerospike bietet, ist es entscheidend, diese Datenbanken anhand Ihres spezifischen Anwendungsfalls zu bewerten. Ein Tool, das bei diesem Prozess helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für den Vergleich der Leistung von Vektordatenbanken entwickelt wurde. Letztendlich wird ein gründliches Benchmarking mit spezifischen Datensätzen und Abfragemustern unerlässlich sein, um eine fundierte Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen für die Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Open-Source VectorDBBench verwenden, um Vektordatenbanken selbst zu bewerten und zu vergleichen
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für Benutzer entwickelt wurde, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, die Leistung verschiedener Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen zu testen und zu vergleichen und das am besten geeignete für ihre Anwendungsfälle zu bestimmen. Mit VectorDBBench können Benutzer fundierte Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, anstatt sich auf Marketingaussagen oder anekdotische Belege zu verlassen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, verändern und verbreiten kann. Das Tool wird aktiv von einer Community von Entwicklern gepflegt, die sich der Verbesserung seiner Funktionen und Leistung verschrieben haben.
Laden Sie VectorDBBench aus seinem GitHub-Repository herunter, um unsere Benchmark-Ergebnisse zu reproduzieren oder Leistungsergebnisse mit Ihren eigenen Datensätzen zu erhalten.
Werfen Sie einen kurzen Blick auf die Leistung gängiger Vektordatenbanken auf dem VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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