Redis против Aerospike: выбор подходящей векторной базы данных для ваших нужд
По мере развития ИИ и технологий, основанных на данных, выбор подходящей векторной базы данных для вашего приложения становится все более важным. Redis и Aerospike — два варианта в этой области. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Redis и Aerospike, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и выполнения запросов к многомерным векторам, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные признаки изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные сценарии использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы обнаружения контента, обнаружение аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют важнейшую роль в генерации с дополненным извлечением (RAG) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для снижения таких проблем, как галлюцинации ИИ.
На рынке доступно множество типов векторных баз данных, включая:
- Специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus) и Weaviate
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Redis — это база данных в памяти, а Aerospike — распределенная масштабируемая база данных NoSQL. Обе имеют возможности векторного поиска в качестве надстройки. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
Redis: обзор и основная технология
Redis изначально был известен своим хранением данных в памяти и добавил возможности векторного поиска через Redis Vector Library, которая теперь является частью Redis Stack. Это позволяет Redis выполнять поиск по векторному сходству, сохраняя свою скорость и производительность.
Векторный поиск в Redis построен поверх существующей инфраструктуры, используя обработку в памяти для быстрого выполнения запросов. Redis использует алгоритмы FLAT и HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для поиска приближенных ближайших соседей, что обеспечивает быстрый и точный поиск в многомерных векторных пространствах.
Одной из главных сильных сторон векторного поиска Redis является то, что он может сочетать поиск по векторному сходству с традиционной фильтрацией по другим атрибутам. Такой гибридный поиск позволяет разработчикам создавать сложные запросы, учитывающие как семантическое сходство, так и конкретные критерии метаданных, поэтому он универсален для многих приложений на базе ИИ.
Библиотека Redis Vector Library предоставляет разработчикам простой интерфейс для работы с векторными данными в Redis. Она имеет такие возможности, как гибкое проектирование схем, пользовательские векторные запросы и расширения для задач, связанных с LLM, например семантическое кэширование и управление сессиями. Это упрощает инженерам AI/ML и специалистам по данным интеграцию Redis в их рабочий процесс AI, особенно для обработки и извлечения данных в реальном времени.
Что такое Aerospike? Обзор
Aerospike — это NoSQL-база данных для высокопроизводительных приложений реального времени. В нее добавлена поддержка векторной индексации и поиска, поэтому она подходит для сценариев использования векторных баз данных. Векторная возможность называется Aerospike Vector Search (AVS) и находится в Preview. Вы можете запросить ранний доступ у Aerospike.
AVS поддерживает только индексы Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для векторного поиска. Когда в AVS выполняются обновления или вставки, данные записи, включая вектор, записываются в Aerospike Database (ASDB) и сразу становятся видимыми. Для индексации каждая запись должна иметь как минимум один вектор в указанном векторном поле индекса. У вас может быть несколько векторов и индексов для одной записи, поэтому вы можете искать по одним и тем же данным разными способами. Aerospike рекомендует назначать upserted-записи определенному набору, чтобы вы могли их мониторить и выполнять над ними операции.
У AVS уникальный способ построения индекса: он выполняется параллельно на всех узлах AVS. В то время как обновления векторных записей записываются напрямую в ASDB, записи индекса обрабатываются асинхронно из очереди индексации. Это выполняется пакетами и распределяется по всем узлам AVS, поэтому используются все ядра CPU в кластере AVS, и решение масштабируется. Производительность загрузки сильно зависит от памяти хоста и конфигурации уровня хранения.
Для каждого элемента в очереди индексации AVS обрабатывает вектор для индексации, строит кластеры для каждого вектора и фиксирует их в ASDB. Запись индекса содержит копию самого вектора и кластеры для этого вектора на заданном уровне графа HNSW. Индексация использует векторные расширения (AVX) для параллельной обработки по принципу single instruction, multiple data.
AVS выполняет запросы во время загрузки, чтобы «предварительно гидратировать» кэш индекса, поскольку записи в кластерах взаимосвязаны. Эти запросы не учитываются как запросы поиска, но отображаются как чтения на уровне хранения. Таким образом, кэш заполняется релевантными данными и может улучшить производительность запросов. Это показывает, как AVS обрабатывает векторные данные и строит индексы для поиска по сходству, чтобы масштабироваться для поиска по высокоразмерным векторам.
Ключевые различия: выбор между Redis и Aerospike для векторного поиска
При выборе инструмента для векторного поиска знание различий между Redis и Aerospike поможет вам принять решение. У обоих есть векторный поиск, но они различаются. Давайте сравним их по нескольким направлениям.
Методология поиска
Redis использует алгоритмы FLAT и HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для приближенного поиска ближайших соседей. Быстрый и точный поиск в высокоразмерном векторном пространстве. Redis также поддерживает гибридный поиск, сочетая векторное сходство с фильтрацией по атрибутам.
Aerospike Vector Search (AVS) использует только индексы HNSW для векторного поиска. Он асинхронно обновляет векторные записи и строит кластеры для каждого вектора на всех узлах AVS в кластере.
Данные
Redis отлично справляется с обработкой структурированных и полуструктурированных данных. Vector Library интегрируется с существующими структурами данных Redis, поэтому вы можете иметь гибкую схему и пользовательские векторные запросы.
Aerospike поддерживает несколько векторов и индексов для одной записи. Вы можете иметь разные методы поиска по одним и тем же данным. Он рекомендует выполнять upsert записей в определенные наборы для более простого мониторинга и операций.
Масштабируемость и производительность
Redis использует обработку в памяти для быстрого выполнения запросов, поэтому он отлично подходит для приложений реального времени. Векторный поиск построен поверх существующей инфраструктуры, поэтому Redis по-прежнему остается быстрым.
Индексирование Aerospike распределено по всем узлам AVS, использует все ядра CPU в кластере. Это нужно для масштабируемости, особенно для поиска по векторам высокой размерности. Но производительность загрузки данных зависит от памяти хоста и конфигурации слоя хранения.
Гибкость и кастомизация
Redis имеет простой интерфейс для векторных данных, поэтому вы можете создавать сложные запросы, которые учитывают семантическое сходство и конкретные метаданные. У него также есть расширения для задач, связанных с LLM, таких как семантическое кэширование и управление сессиями.
Aerospike позволяет использовать несколько векторов и индексов на запись. У вас есть гибкость в том, как искать данные. Но подробности о возможностях кастомизации в preview ограничены.
Интеграция и экосистема
Redis имеет зрелую экосистему и хорошо интегрируется со многими инструментами и фреймворками, особенно в рабочих процессах AI/ML. Vector Library разработана так, чтобы вписываться в существующую настройку Redis.
Векторный поиск Aerospike новее, и информация о конкретных интеграциях ограничена. Но как NoSQL-база данных он, вероятно, имеет интеграцию с распространенными инструментами обработки данных.
Простота использования
Redis известен своей простотой и имеет много документации. Vector Library сохраняет эту простоту, поэтому она может быть более доступной для разработчиков, которые уже знакомы с Redis.
Векторный поиск Aerospike находится в preview, поэтому сейчас у него может быть меньше документации и более крутая кривая обучения. Но это может измениться по мере развития функции.
Стоимость
Redis имеет open-source и enterprise-варианты с несколькими моделями ценообразования для облачных и управляемых сервисов.
Aerospike ориентирован на enterprise, поэтому это может отражаться на цене. Детали стоимости для векторного поиска пока публично недоступны.
Безопасность
Redis имеет функции безопасности, такие как шифрование, аутентификация и контроль доступа, которые применяются к векторному поиску.
Aerospike как решение, ориентированное на enterprise, вероятно, имеет надежные функции безопасности, но подробности о безопасности для векторного поиска в preview недоступны.
Когда выбирать каждую технологию
Redis отлично подходит для приложений, которым нужен векторный поиск в реальном времени и традиционные операции с данными. In-memory и гибридный поиск делают его идеальным для сценариев с низкой задержкой, таких как рекомендательные системы, сопоставление контента или функции персонализированного поиска. Redis хорош для кейсов, которые выигрывают от его гибкости в моделировании данных и могут выполнять сложные запросы как по векторному сходству, так и по метаданным. Он отлично подходит для AI-приложений, которым нужно интегрировать векторный поиск с другими функциями Redis, такими как кэширование и управление сессиями.
Aerospike Vector Search (AVS) лучше подходит для высокой масштабируемости и высокой производительности с большими наборами данных, особенно при работе с векторами высокой размерности. Его распределенное индексирование по всем узлам в кластере делает его хорошим вариантом для приложений, которым нужно обрабатывать огромные объемы векторных данных. Aerospike может быть выбором для кейсов, которым нужна NoSQL-база данных со встроенным векторным поиском, например для обслуживания моделей машинного обучения в большом масштабе, систем обнаружения мошенничества в реальном времени или продвинутых аналитических платформ, которые обрабатывают и запрашивают многомерные данные.
Заключение
Redis универсален благодаря быстрому in-memory-подходу, гибкому моделированию данных и гибридному поиску. У него сформировавшаяся экосистема, и он прост в использовании, поэтому хорошо подходит для многих кейсов векторного поиска. Aerospike хорош для масштабируемости и производительности при поиске по векторам высокой размерности, его распределенная архитектура может обрабатывать большие наборы данных. Выбирайте между Redis и Aerospike на основе вашего кейса, объема данных, требований к производительности и существующего технологического стека. Выбирайте Redis, если вам нужно гибкое и быстрое решение, которое хорошо интегрируется со многими AI-рабочими процессами, особенно для приложений реального времени. Выбирайте Aerospike, если вам нужно обрабатывать крупномасштабные векторные данные высокой размерности с акцентом на масштабируемость и производительность. В конечном итоге лучшим выбором будет тот, который соответствует уникальным потребностям вашего проекта и долгосрочным требованиям к масштабируемости.
Хотя эта статья предоставляет обзор Redis и Aerospike, важно оценивать эти базы данных исходя из вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном счете тщательное бенчмаркинг-тестирование на конкретных наборах данных и шаблонах запросов будет необходимо для принятия обоснованного решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование Open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать производительность различных систем векторных баз данных, таких как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и определять наиболее подходящую для их сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по лицензии MIT с открытым исходным кодом, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его. Инструмент активно поддерживается сообществом разработчиков, стремящихся улучшать его функции и производительность.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмаркинга или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных на VectorDBBench Leaderboard.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Zilliz Cloud Just Landed in Claude Code
The Zilliz Cloud Plugin brings the full power of Zilliz Cloud directly into your Claude Code terminal as natural-language conversations.
Milvus 2.6.x Now Generally Available on Zilliz Cloud, Making Vector Search Faster, Smarter, and More Cost-Efficient for Production AI
Milvus 2.6.x is now GA on Zilliz Cloud, delivering faster vector search, smarter hybrid queries, and lower costs for production RAG and AI applications.
Zilliz Cloud Introduces Advanced BYOC-I Solution for Ultimate Enterprise Data Sovereignty
Explore Zilliz Cloud BYOC-I, the solution that balances AI innovation with data control, enabling secure deployments in finance, healthcare, and education sectors.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.