Redis 对比 Pgvector

通过以下一系列能力比较 Redis 对比 Pgvector。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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RedisPgvector Scalability对比

RedisPgvector
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)

Yes(利用 pgvector 等解决方案来实现存储计算分离,将应用程序数据存储在一个数据库中,同时将向量、查找值和过滤值存储在另一个数据库中)

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)

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

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

利用 YugaByteDB 等解决方案来扩展 Postgres 在分布式环境中的性能

RedisPgvector 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。

RedisPgvector
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

HNSW & IVFFlat

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

RedisPgvector Purpose-built对比

RedisPgvector
专为向量打造

Redis 插件

pgvector 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

支持任意语言的 Postgres 客户端

数据回滚

Redis 对比 Pgvector: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

Pgvector

pgvector是 PostgreSQL 扩展组件,用于在 PostgreSQL 数据库内方便地存储、查询和索引向量。

License:PostgreSQL

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

几分钟内便可轻松部署大型向量检索服务。

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