Redis vs Aerospike: elegir la base de datos vectorial adecuada para tus necesidades
A medida que avanzan la IA y las tecnologías basadas en datos, seleccionar una base de datos vectorial adecuada para tu aplicación es cada vez más importante. Redis y Aerospike son dos opciones en este ámbito. Este artículo compara estas tecnologías para ayudarte a tomar una decisión informada para tu proyecto.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Redis y Aerospike, exploremos primero el concepto de bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está diseñada específicamente para almacenar y consultar vectores de alta dimensionalidad, que son representaciones numéricas de datos no estructurados. Estos vectores codifican información compleja, como el significado semántico del texto, las características visuales de las imágenes o los atributos de productos. Al permitir búsquedas de similitud eficientes, las bases de datos vectoriales desempeñan un papel fundamental en las aplicaciones de IA, lo que permite un análisis y una recuperación de datos más avanzados.
Los casos de uso comunes de las bases de datos vectoriales incluyen recomendaciones de productos en comercio electrónico, plataformas de descubrimiento de contenido, detección de anomalías en ciberseguridad, análisis de imágenes médicas y tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). También desempeñan un papel crucial en la generación aumentada por recuperación (RAG), una técnica que mejora el rendimiento de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) al proporcionar conocimiento externo para reducir problemas como las alucinaciones de la IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, entre ellos:
- Bases de datos vectoriales diseñadas específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gestionado) y Weaviate
- Bibliotecas de búsqueda vectorial como Faiss y Annoy.
- Bases de datos vectoriales ligeras como Chroma y Milvus Lite.
- Bases de datos tradicionales con complementos de búsqueda vectorial capaces de realizar búsquedas vectoriales a pequeña escala.
Redis es una base de datos en memoria y Aerospike es una base de datos NoSQL distribuida y escalable. Ambas tienen capacidades de búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
Redis: Descripción general y tecnología principal
Redis era conocida originalmente por su almacenamiento de datos en memoria y ha añadido capacidades de búsqueda vectorial a través de Redis Vector Library, que ahora forma parte de Redis Stack. Esto permite a Redis realizar búsquedas de similitud vectorial manteniendo su velocidad y rendimiento.
La búsqueda vectorial en Redis está construida sobre su infraestructura existente, utilizando procesamiento en memoria para una ejecución rápida de consultas. Redis utiliza los algoritmos FLAT y HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para la búsqueda aproximada de vecinos más cercanos, lo que permite una búsqueda rápida y precisa en espacios vectoriales de alta dimensionalidad.
Una de las principales fortalezas de la búsqueda vectorial de Redis es que puede combinar la búsqueda de similitud vectorial con el filtrado tradicional sobre otros atributos. Esta búsqueda híbrida permite a los desarrolladores crear consultas complejas que consideran tanto la similitud semántica como criterios específicos de metadatos, por lo que es versátil para muchas aplicaciones impulsadas por IA.
La Biblioteca Vectorial de Redis proporciona una interfaz sencilla para que los desarrolladores trabajen con datos vectoriales en Redis. Tiene características como diseño de esquemas flexible, consultas vectoriales personalizadas y extensiones para tareas relacionadas con LLM, como almacenamiento en caché semántico y gestión de sesiones. Esto facilita que los ingenieros de IA/ML y los científicos de datos integren Redis en su flujo de trabajo de IA, especialmente para el procesamiento y la recuperación de datos en tiempo real.
¿Qué es Aerospike? Una visión general
Aerospike es una base de datos NoSQL para aplicaciones en tiempo real de alto rendimiento. Ha añadido soporte para indexación y búsqueda vectorial, por lo que es adecuada para casos de uso de bases de datos vectoriales. La capacidad vectorial se llama Aerospike Vector Search (AVS) y está en Preview. Puedes solicitar acceso anticipado a Aerospike.
AVS solo admite índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para la búsqueda vectorial. Cuando se realizan actualizaciones o inserciones en AVS, los datos del registro, incluido el vector, se escriben en Aerospike Database (ASDB) y son visibles de inmediato. Para la indexación, cada registro debe tener al menos un vector en el campo vectorial especificado de un índice. Puedes tener múltiples vectores e índices para un solo registro, de modo que puedas buscar en los mismos datos de diferentes maneras. Aerospike recomienda asignar los registros upserted a un conjunto específico para que puedas supervisarlos y operar sobre ellos.
AVS tiene una forma única de construir el índice: es concurrente en todos los nodos AVS. Mientras que las actualizaciones de registros vectoriales se escriben directamente en ASDB, los registros de índice se procesan de forma asíncrona desde una cola de indexación. Esto se hace en lotes y se distribuye entre todos los nodos AVS, por lo que utiliza todos los núcleos de CPU del clúster AVS y es escalable. El rendimiento de ingesta depende en gran medida de la configuración de la memoria del host y de la capa de almacenamiento.
Para cada elemento en la cola de indexación, AVS procesa el vector para la indexación, construye los clústeres para cada vector y los confirma en ASDB. Un registro de índice contiene una copia del propio vector y los clústeres para ese vector en una capa determinada del grafo HNSW. La indexación utiliza extensiones vectoriales (AVX) para el procesamiento paralelo de instrucción única, múltiples datos.
AVS realiza consultas durante la ingesta para “prehidratar” la caché del índice porque los registros en los clústeres están interconectados. Estas consultas no se cuentan como solicitudes de consulta, pero aparecen como lecturas contra la capa de almacenamiento. De esta manera, la caché se llena con datos relevantes y puede mejorar el rendimiento de las consultas. Esto muestra cómo AVS maneja los datos vectoriales y construye índices para la búsqueda por similitud, de modo que pueda escalar para búsquedas vectoriales de alta dimensionalidad.
Diferencias clave: elegir entre Redis y Aerospike para la búsqueda vectorial
Al elegir una herramienta de búsqueda vectorial, conocer las diferencias entre Redis y Aerospike te ayudará a tomar una decisión. Ambos tienen búsqueda vectorial, pero son diferentes. Comparémoslos en varias áreas.
Metodología de búsqueda
Redis utiliza algoritmos FLAT y HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para la búsqueda aproximada del vecino más cercano. Búsqueda rápida y precisa en espacios vectoriales de alta dimensionalidad. Redis también admite búsqueda híbrida, combinando similitud vectorial con filtrado de atributos.
Aerospike Vector Search (AVS) solo utiliza índices HNSW para la búsqueda vectorial. Actualiza los registros vectoriales de forma asíncrona y construye clústeres para cada vector en todos los nodos AVS del clúster.
Datos
Redis es excelente para manejar datos estructurados y semiestructurados. La Biblioteca Vectorial se integra con las estructuras de datos existentes de Redis, de modo que puedes tener un esquema flexible y consultas vectoriales personalizadas.
Aerospike admite múltiples vectores e índices para un solo registro. Puedes tener diferentes métodos de búsqueda sobre los mismos datos. Recomienda hacer upsert de los registros en conjuntos específicos para facilitar la supervisión y las operaciones.
Escalabilidad y rendimiento
Redis utiliza procesamiento en memoria para una ejecución rápida de consultas, por lo que es ideal para aplicaciones en tiempo real. La búsqueda vectorial se construye sobre la infraestructura existente, por lo que Redis sigue siendo rápido.
La indexación de Aerospike se distribuye entre todos los nodos AVS y utiliza todos los núcleos de CPU del clúster. Esto es para la escalabilidad, especialmente para la búsqueda vectorial de alta dimensionalidad. Pero el rendimiento de ingesta depende de la memoria del host y de la configuración de la capa de almacenamiento.
Flexibilidad y Personalización
Redis tiene una interfaz simple para datos vectoriales, por lo que puedes crear consultas complejas que consideren la similitud semántica y metadatos específicos. También tiene extensiones para tareas relacionadas con LLM, como el almacenamiento en caché semántico y la gestión de sesiones.
Aerospike permite múltiples vectores e índices por registro. Tienes flexibilidad en cómo buscar los datos. Pero los detalles sobre las opciones de personalización son limitados en la versión preliminar.
Integración y Ecosistema
Redis tiene un ecosistema maduro y se integra bien con muchas herramientas y frameworks, especialmente en flujos de trabajo de IA/ML. La Biblioteca Vectorial está diseñada para encajar con la configuración existente de Redis.
La búsqueda vectorial de Aerospike es más nueva y la información sobre integraciones específicas es limitada. Pero como base de datos NoSQL, probablemente tenga integración con herramientas comunes de procesamiento de datos.
Facilidad de Uso
Redis es conocido por su simplicidad y tiene mucha documentación. La Biblioteca Vectorial mantiene esa simplicidad, por lo que podría ser más accesible para desarrolladores que ya están familiarizados con Redis.
La búsqueda vectorial de Aerospike está en versión preliminar, por lo que podría tener menos documentación y una curva de aprendizaje más pronunciada por ahora. Pero eso podría cambiar a medida que la función madure.
Costo
Redis tiene opciones de código abierto y empresariales con múltiples modelos de precios para servicios en la nube y gestionados.
Aerospike está orientado al ámbito empresarial, por lo que eso podría reflejarse en los precios. Los detalles de costo para la búsqueda vectorial aún no están disponibles públicamente.
Seguridad
Redis tiene funciones de seguridad como cifrado, autenticación y control de acceso que se aplican a la búsqueda vectorial.
Aerospike, como solución enfocada en empresas, probablemente tenga funciones de seguridad robustas, pero los detalles sobre seguridad para la búsqueda vectorial no están disponibles en la versión preliminar.
Cuándo Elegir Cada Tecnología
Redis es excelente para aplicaciones que necesitan búsqueda vectorial en tiempo real y operaciones de datos tradicionales. La búsqueda en memoria e híbrida lo hace perfecto para escenarios de baja latencia como sistemas de recomendación, coincidencia de contenido o funciones de búsqueda personalizada. Redis es bueno para casos de uso que se benefician de su flexibilidad en el modelado de datos y pueden realizar consultas complejas tanto sobre similitud vectorial como sobre metadatos. Es excelente para aplicaciones de IA que necesitan integrar la búsqueda vectorial con otras funciones de Redis como el almacenamiento en caché y la gestión de sesiones.
Aerospike Vector Search (AVS) es mejor para alta escalabilidad y alto rendimiento con grandes conjuntos de datos, especialmente al trabajar con vectores de alta dimensionalidad. Su indexación distribuida entre todos los nodos del clúster lo convierte en una buena opción para aplicaciones que necesitan manejar cantidades masivas de datos vectoriales. Aerospike podría ser la elección para casos de uso que necesitan una base de datos NoSQL con búsqueda vectorial integrada, como el despliegue de modelos de aprendizaje automático a gran escala, sistemas de detección de fraude en tiempo real o plataformas de análisis avanzadas que procesan y consultan datos multidimensionales.
Conclusión
Redis es versátil con almacenamiento rápido en memoria, modelado de datos flexible y búsqueda híbrida. Tiene un ecosistema establecido y es fácil de usar, por lo que encaja bien en muchos casos de uso de búsqueda vectorial. Aerospike es bueno para escalabilidad y rendimiento en búsquedas vectoriales de alta dimensionalidad; su arquitectura distribuida puede manejar grandes conjuntos de datos. Elige entre Redis y Aerospike según tu caso de uso, volumen de datos, requisitos de rendimiento y pila tecnológica existente. Elige Redis si necesitas una solución flexible y rápida que se integre bien con muchos flujos de trabajo de IA, especialmente para aplicaciones en tiempo real. Elige Aerospike si necesitas manejar datos vectoriales de alta dimensionalidad a gran escala con enfoque en escalabilidad y rendimiento. En última instancia, la mejor elección será la que se ajuste a las necesidades únicas de tu proyecto y a los requisitos de escalabilidad a largo plazo.
Si bien este artículo ofrece una visión general de Redis y Aerospike, es clave evaluar estas bases de datos en función de tu caso de uso específico. Una herramienta que puede ayudar en este proceso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto diseñada para comparar el rendimiento de las bases de datos vectoriales. En última instancia, realizar benchmarks exhaustivos con conjuntos de datos y patrones de consulta específicos será esencial para tomar una decisión informada entre estos dos enfoques potentes, pero distintos, para la búsqueda vectorial en sistemas de bases de datos distribuidas.
Uso de VectorDBBench de código abierto para evaluar y comparar bases de datos vectoriales por tu cuenta
VectorDBBench es una herramienta de benchmarking de código abierto diseñada para usuarios que requieren sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, en particular bases de datos vectoriales. Esta herramienta permite a los usuarios probar y comparar el rendimiento de diferentes sistemas de bases de datos vectoriales, como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado), utilizando sus propios conjuntos de datos y determinar cuál es el más adecuado para sus casos de uso. Con VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones informadas basadas en el rendimiento real de las bases de datos vectoriales, en lugar de depender de afirmaciones de marketing o evidencia anecdótica.
VectorDBBench está escrito en Python y tiene licencia bajo la licencia de código abierto MIT, lo que significa que cualquiera puede usarlo, modificarlo y distribuirlo libremente. La herramienta es mantenida activamente por una comunidad de desarrolladores comprometidos con mejorar sus funciones y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento con tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales convencionales en el Leaderboard de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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