Redis 与 FAISS 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）
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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）
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动态 Segment 替换 vs. 静态数据 Sharding
Redis Enteprise
无分布式数据替换
云原生
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支持 10 亿级向量数据
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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
Redis 与 FAISS 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）
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支持磁盘索引
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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）
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Partition/Namespace/逻辑分组
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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
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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
Redis 与 FAISS Purpose-built对比
RedisFAISS
专为向量打造
Redis 插件
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支持调节数据一致性等级
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支持流式、批式向量数据
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支持二进制向量
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多语言 SDK
Python for Vector Search
Python、JavaScript
数据回滚
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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
