Elastic vs. Redis
ElasticとRedisの以下の能力セットで比較します。私たちでなくても、あなたに最適なデータベースを選んでほしいです。
As AI technologies evolve, vector similarity search has become essential for powering modern AI applications like retrieval-augmented generation (RAG), semantic search, and recommendation engines. There are various vector search solutions available, including purpose-built vector databases, vector search libraries, and traditional databases with vector search as an add-on. Selecting the right solution is crucial for the success of your AI applications.
Elastic and Redis both bring unique strengths to vector search workloads, each with its own capabilities and limitations. The best choice depends on your specific use case and requirements. In the following sections, we’ll compare both databases regarding functionality, scalability, and availability, helping you determine the most suitable option for your needs—even if it’s not us.
Elastic vs. Redis at a Glance
ベクター検索をアドオンとした検索・分析エンジンです。
いいえ、ベクトル検索をアドオンした、インメモリーのキー・バリュー・データベースです。
SSPLとElastic Licenseのデュアルライセンス
Redisソース利用ライセンス（RSAL）
N/A
69,104
オンプレム、クラウド
オンプレム、クラウド
Elasticsearch の概要
Elasticsearch は分散型のオープンソース検索・分析エンジンであり、全文検索、ログ分析、運用監視などに広く利用されています。k-NNプラグインによりベクトル検索をサポートし、高次元データの近似最近傍クエリを実現します。Elasticsearch のスケーラビリティと豊富なクエリ機能により、構造化データ、テキストデータ、ベクトルデータを組み合わせたハイブリッドなユースケースで多用途に使用できます。
レディスの概要
Redis は高速なインメモリ・キーバリューストアで、キャッシングやデータ処理におけるリアルタイムのパフォーマンスで有名です。そのRedisearchモジュールはベクトル検索機能を導入し、埋め込みに対する近似最近傍クエリを可能にします。これによりRedisは、高スループットのデータストレージと同時に低レイテンシのベクトル検索を必要とするAI駆動型アプリケーションにとって強力な選択肢となります。
Benchmarking Elastic and Redis on your own
VectorDBBench is an open-source benchmarking tool designed for users who require high-performance data storage and retrieval systems, particularly vector databases. This tool allows users to test and compare the performance of different vector database systems using their own datasets and determine the most suitable one for their use cases. Using VectorDBBench, users can make informed decisions based on the actual vector database performance rather than relying on marketing claims or anecdotal evidence.
VectorDBBench is written in Python and licensed under the MIT open-source license, meaning anyone can freely use, modify, and distribute it. The tool is actively maintained by a community of developers committed to improving its features and performance.
Check out the VectorDBBench Leaderboard for a quick look at the performance of mainstream vector databases.
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