Redis 对比 FAISS

Redis 对比 FAISS

通过以下一系列能力比较 Redis 对比 FAISS。我们希望您选择适合您的最佳数据库,即使它不是我们。

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RedisFAISS Scalability对比

RedisFAISS
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(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)

No(不支持单节点扩展)

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

Redis Enteprise

无分布式数据替换

云原生
支持 10 亿级向量数据

可扩展性

通过 Redis Enterprise 实现高可用性

可扩展性

在没有任何分布式数据替换的情况下,FAISS 不支持单节点扩展

RedisFAISS Functionality对比

随着向量数据库中非结构化数据增长至数亿或数十亿,跨节点水平扩展显得至关重要,性能成为面临的最大挑战。

不同的插入速率、查询速率和底层硬件可能导致不同的应用需求,为向量数据库提供整体系统的可调性成为必不可少的特性。

RedisFAISS
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(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

HNSW & IVFFlat

FLAT、IVS_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ、HNSW、BIN_FLAT 和 BIN_IVF_FLAT

支持多类型内存索引

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

FAISS 功能特性

FAISS 是应用于 kNN 搜索场景的算法

RedisFAISS Purpose-built对比

RedisFAISS
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
支持二进制向量
多语言 SDK

Python for Vector Search

Python、JavaScript

数据回滚

Redis 对比 FAISS:什么对我来说更合适?

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

FAISS

FAISS 是一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的强大库,它具有 GPU 加速算法和 Python 库。FAISS 由 Meta 公司基础 AI 研究团队 FAIR 开发。

License:MIT

Redis 与其他数据库进行比较

简单易用、性能超强的向量数据库

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