比较/
Chroma 对比 Redis
Chroma 对比 Redis
通过以下一系列能力比较 Chroma 对比 Redis。我们希望您选择适合您的最佳数据库，即使它不是我们。
Chroma 与 Redis Scalability对比
ChromaRedis
计算存储分离
❌
No（Redis 将数据保存在内存中，传统的 Redis 架构没有遵循固有的存储计算分离架构，而是将数据存储和计算紧密耦合在同一节点或实例中，以确保数据访问性能）
查询插入分离
No (不可以。无法扩展到单个节点之外)
No（只支持服务器级别的扩展，集群扩展时，需要对所有数据进行重新分片）
多副本
❌
Yes（Redis 内置了复制功能，通过 Redis Cluster 或 Redis Sentinel 提供额外的高可用性）
动态 Segment 替换 vs. 静态数据 Sharding
无分布式数据替换
Redis Enteprise
云原生
❌
❌
支持 10 亿级向量数据
❌
❌
Chroma 可扩展性
如果没有任何分布式数据替换，Chroma 就无法扩展到单个节点之外。
可扩展性
通过 Redis Enterprise 实现高可用性
Chroma 与 Redis Functionality对比
向量数据库性能是最为重要的关键指标。随着存储的非结构化数据规模不断增长至数亿或数十亿，向量数据库能否水平扩展多个节点变得至关重要。
此外，不同的数据插入、查询速率，以及不同的底层硬件适用于不同的应用场景。因此，向量数据库必须支持性能调优。
ChromaRedis
基于角色的访问控制（RBAC）
❌
❌
支持磁盘索引
❌
❌
混合查询或标量过滤
Yes（标量过滤）
Yes（针对包含可搜索字段的索引对文档进行预过滤）
Partition/Namespace/逻辑分组
❌
❌
支持的索引类型
1种 (HNSW)
HNSW & IVFFlat
Chroma 功能
Chroma使用HNSW算法支持kNN搜索。
Redis
Redis 支持使用向量字段进行相似度查询搜索，默认的 top-k 为10
Chroma 与 Redis Purpose-built对比
为什么使用向量数据库？
向量数据库可用于存储、索引和管理由深度神经网络学习与其他机器学习模型生成的海量向量。向量数据库应具备以下特性：
- 可扩展性和性能调优
- 多租户和数据隔离
- 完整的 API
- 直观的用户界面或管理面板
ChromaRedis
专为向量打造
✔️
Redis 插件
支持调节数据一致性等级
❌
❌
支持流式、批式向量数据
❌
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支持二进制向量
❌
❌
多语言 SDK
Python, JavaScript
Python for Vector Search
Chroma 对比 Redis：什么对我来说更合适？
Chroma
Chroma 由一家提供不可扩展单节点的商业公司维护。 许可证：Apache-2.0 许可证
Redis 是一种内存数据结构存储，可以作为数据库、缓存、消息代理和流式处理引擎使用，支持存储、查询和索引向量字段
License：BSD
