Redis vs Rockset: scegliere il database vettoriale giusto per le tue esigenze
Con il progredire dell'IA e delle tecnologie basate sui dati, la scelta di un database vettoriale appropriato per la tua applicazione sta diventando sempre più importante. Redis e Rockset sono due opzioni in questo ambito. Questo articolo confronta queste tecnologie per aiutarti a prendere una decisione informata per il tuo progetto.
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Redis e Vald, esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è progettato specificamente per archiviare e interrogare vettori ad alta dimensionalità, che sono rappresentazioni numeriche di dati non strutturati. Questi vettori codificano informazioni complesse, come il significato semantico del testo, le caratteristiche visive delle immagini o gli attributi dei prodotti. Consentendo ricerche di similarità efficienti, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni di IA, permettendo analisi e recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti nell'e-commerce, piattaforme di scoperta dei contenuti, rilevamento di anomalie nella cybersecurity, analisi di immagini mediche e attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Svolgono inoltre un ruolo cruciale nella Retrieval Augmented Generation (RAG), una tecnica che migliora le prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, tra cui:
- Database vettoriali appositamente progettati come Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestito) e Weaviate
- Librerie di ricerca vettoriale come Faiss e Annoy.
- Database vettoriali leggeri come Chroma e Milvus Lite.
- Database tradizionali con componenti aggiuntivi di ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Redis è un database in-memory con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo e Rockset è un database di ricerca e analisi. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
Redis: Panoramica e tecnologia di base
Redis era originariamente noto per l'archiviazione dei dati in-memory e ha aggiunto funzionalità di ricerca vettoriale tramite la Redis Vector Library, che ora fa parte di Redis Stack. Ciò consente a Redis di eseguire la ricerca di similarità vettoriale mantenendo la sua velocità e le sue prestazioni.
La ricerca vettoriale in Redis è costruita sulla sua infrastruttura esistente, utilizzando l'elaborazione in-memory per un'esecuzione rapida delle query. Redis utilizza gli algoritmi FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per la ricerca approssimata del vicino più prossimo, che consente una ricerca rapida e accurata in spazi vettoriali ad alta dimensionalità.
Uno dei principali punti di forza della ricerca vettoriale di Redis è che può combinare la ricerca di similarità vettoriale con il filtraggio tradizionale su altri attributi. Questa ricerca ibrida consente agli sviluppatori di creare query complesse che considerano sia la similarità semantica sia criteri specifici di metadati, rendendola versatile per molte applicazioni basate sull'IA.
La Redis Vector Library offre un’interfaccia semplice per gli sviluppatori che lavorano con dati vettoriali in Redis. Ha funzionalità come progettazione flessibile dello schema, query vettoriali personalizzate ed estensioni per attività legate agli LLM come caching semantico e gestione delle sessioni. Questo rende più facile per ingegneri AI/ML e data scientist integrare Redis nel loro workflow AI, soprattutto per l’elaborazione e il recupero dei dati in tempo reale.
Rockset: Panoramica e tecnologia di base
Rockset è un database di ricerca e analytics in tempo reale per dati strutturati e non strutturati, inclusi gli embedding vettoriali. Il suo punto di forza è l’ingestione, l’indicizzazione e l’interrogazione dei dati in tempo reale, quindi è ottimo per applicazioni che necessitano di insight aggiornati al secondo. Rockset supporta sia l’ingestione di dati in streaming sia in bulk, può elaborare flussi di eventi ad alta velocità e feed di change data capture (CDC) in 1-2 secondi.
Una delle funzionalità chiave di Rockset è il Converged Indexing costruito su RocksDB mutabile. Questo consente aggiornamenti in-place di vettori e metadati, quindi è super efficiente per scenari in cui i dati cambiano frequentemente. Rockset può gestire documenti fino a 40MB e supporta dimensionalità vettoriale fino a 200.000, quindi è adatto a un’ampia gamma di casi d’uso di embedding vettoriali.
Rockset ha la ricerca vettoriale integrata nel core. Supporta i metodi di ricerca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) e utilizza un indice FAISS distribuito per la scalabilità. Rockset è agnostico rispetto all’algoritmo, quindi puoi scegliere la tua implementazione di ricerca. L’ottimizzatore basato sui costi può scegliere dinamicamente tra i metodi di ricerca KNN e ANN per prestazioni ottimali.
Ciò che rende Rockset unico per la ricerca vettoriale è il Converged Index, che combina ricerca, ANN, indici colonnari e indici per righe in uno solo. Questo significa che puoi gestire un’ampia gamma di pattern di query out of the box. Rockset supporta anche il filtraggio dei metadati e la ricerca ibrida. L’ottimizzatore sceglierà il percorso di query più efficiente. Può cercare su più campi ANN, supporta modelli multi-modali e dispone sia di API SQL sia REST per l’interfaccia di query.
Differenze principali: Redis vs Rockset per la ricerca vettoriale
Quando scegli tra Redis e Rockset per la ricerca vettoriale devi comprendere le differenze. Entrambi sono potenti, ma hanno punti di forza diversi per casi d’uso differenti. Confrontiamoli in diverse aree chiave per aiutarti a prendere una decisione.
Metodologia di ricerca
Redis utilizza gli algoritmi FLAT e HNSW per la ricerca approssimata del vicino più prossimo. Questo è veloce e accurato, soprattutto per spazi vettoriali ad alta dimensionalità. Redis è efficace nel combinare la ricerca per similarità vettoriale con il filtraggio per attributi, consentendo query complesse.
Rockset supporta i metodi di ricerca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN). Utilizza un indice FAISS distribuito per la scalabilità ed è agnostico rispetto all’algoritmo. Puoi scegliere la tua implementazione di ricerca. L’ottimizzatore basato sui costi di Rockset può passare da KNN ad ANN per ottenere le migliori prestazioni.
Dati
Redis, un data store in memoria, ora dispone di capacità di ricerca vettoriale tramite la sua Vector Library. È efficace con i dati in tempo reale e può gestire tipi di dati strutturati e non strutturati.
Rockset è pensato per ricerca e analytics in tempo reale su dati strutturati e non strutturati, inclusi gli embedding vettoriali. Può ingerire ed elaborare flussi di eventi ad alta velocità e feed di change data capture in tempo reale, quindi è adatto per applicazioni che necessitano di insight aggiornati al secondo.
Scalabilità e prestazioni
Redis utilizza l’elaborazione in memoria per un’esecuzione rapida delle query, il che è utile per applicazioni che richiedono risposte a bassa latenza. Può scalare orizzontalmente per dataset di grandi dimensioni.
Rockset utilizza un’architettura distribuita e Converged Indexing per la scalabilità. Può gestire documenti fino a 40MB e dimensionalità vettoriale fino a 200.000, quindi è adatto a un’ampia gamma di casi d’uso di embedding vettoriali.
Flessibilità e personalizzazione
Redis dispone di uno schema flessibile e di query vettoriali personalizzate. Ha estensioni per attività legate agli LLM, come la cache semantica e la gestione delle sessioni, il che è utile per i workflow AI/ML.
Il Converged Index di Rockset combina indici di ricerca, ANN, colonnari e a righe, quindi può gestire vari pattern di query out of the box. Supporta modelli multimodali e dispone sia di API SQL sia REST per le query.
Integrazione ed ecosistema
Redis ha un ampio ecosistema e si integra bene con molti strumenti e framework, soprattutto nella cache e nell’elaborazione dei dati in tempo reale.
Rockset è pensato per analytics e ricerca in tempo reale, ha solide integrazioni con sistemi di streaming dei dati e change data capture. La sua interfaccia SQL è familiare a molti sviluppatori e data analyst.
Facilità d’uso
Redis è noto per essere developer-friendly, facile da configurare e gestire. Ma l’ottimizzazione per casi d’uso complessi richiede una conoscenza più approfondita dei suoi meccanismi interni.
Rockset semplifica le operazioni complesse sui dati grazie alla sua interfaccia SQL e all’inferenza automatica dello schema. Il suo servizio gestito riduce l’onere operativo.
Costo
Redis può essere conveniente per alcuni casi d’uso, soprattutto quando si usa l’in-memory per scenari ad alte prestazioni. Ma scalare la memoria può aumentare i costi.
Il pricing di Rockset si basa sull’utilizzo di calcolo e storage. La sua capacità di gestire gli aggiornamenti in modo efficiente e l’esecuzione ottimizzata delle query possono ridurre i costi per alcuni workload.
Sicurezza
Sia Redis sia Rockset hanno solide funzionalità di sicurezza, crittografia, autenticazione e controllo degli accessi. Considera i requisiti di sicurezza della tua applicazione e la familiarità del tuo team con il modello di sicurezza di ciascun sistema.
Quando scegliere ciascuna tecnologia
Quando usare Redis
Redis è ideale per applicazioni che richiedono operazioni di ricerca vettoriale a latenza estremamente bassa, soprattutto con dati in tempo reale. È ottimo per scenari in cui devi combinare la ricerca per similarità vettoriale con il filtraggio per attributi, come sistemi di raccomandazione, abbinamento di contenuti o ricerca di similarità tra immagini. Redis è adatto a casi d’uso che beneficiano dell’elaborazione in-memory, come gestione delle sessioni, caching e analytics in tempo reale. Usa Redis quando la velocità è la tua priorità e i tuoi dati stanno in memoria o possono essere distribuiti su un cluster.
Quando usare Rockset
Rockset è ideale per applicazioni che richiedono ricerca e analytics in tempo reale su dati in evoluzione, soprattutto quando hai un mix di tipi di dati strutturati e non strutturati. È ottimo per casi d’uso che richiedono query complesse su più tipi di dati, inclusi gli embedding vettoriali. Usa Rockset quando devi cercare vettori insieme a ricerca full-text, aggregazioni o join su grandi dataset. È anche adatto a scenari in cui devi acquisire e interrogare flussi di dati ad alta velocità in tempo reale, come log analytics, analisi del comportamento degli utenti o elaborazione dei dati IoT.
Riepilogo
Redis è veloce in memoria e nella ricerca ibrida, ottimo per applicazioni in tempo reale a bassa latenza. Rockset è efficace nella gestione di più tipi di dati e query complesse in tempo reale, con solide capacità di analytics accanto alla ricerca vettoriale. La scelta tra i due dovrebbe basarsi sui tuoi requisiti: tipi di dati, complessità delle query, latenza e scalabilità. Usa Redis per velocità e modelli di dati semplici, Rockset per dati complessi e mutevoli con analytics. In definitiva, si tratta di allineare la tecnologia alle esigenze e agli obiettivi prestazionali del tuo progetto.
Sebbene questo articolo offra una panoramica di Redis e Rockset, è fondamentale valutare questi database in base al tuo caso d’uso specifico. Uno strumento che può aiutare in questo processo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source progettato per confrontare le prestazioni dei database vettoriali. In definitiva, un benchmarking approfondito con dataset e pattern di query specifici sarà essenziale per prendere una decisione informata tra questi due approcci potenti, ma distinti, alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Usare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare autonomamente i database vettoriali
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato per gli utenti che richiedono sistemi di archiviazione e recupero dei dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare le prestazioni di diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset e determinare quello più adatto ai loro casi d'uso. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché affidarsi ad affermazioni di marketing o prove aneddotiche.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza con la licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una comunità di sviluppatori impegnati a migliorarne le funzionalità e le prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati sulle prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali più diffusi nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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