Redis 8 来了——而且它是开源的
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Redis 一直以来都为速度而生。我们的使命是为企业提供最快、可大规模扩展的数据和 AI 基础设施。我们对 Redis 查询引擎的最新增强加速了当前的查询、搜索和向量工作负载，以高速解锁了更高的吞吐量。您可以构建更快的应用程序，并为您的最终用户提供更好的性能扩展。
今天，我们宣布 Redis Software 上更快的 Redis 查询引擎正式可用。新的 Redis 查询引擎将当前的 Redis 查询吞吐量提升了 16 倍，这使得 Redis 比我们进行基准测试的任何其他向量数据库都要快。
我们测试了其他排名前七的向量数据库，Redis 在各种场景下都超越了它们。我们使用了行业标准基准测试，其中我们使用了相同的硬件并测试了四个模拟不同用例的数据集。 阅读我们的工程博客了解更多关于我们如何进行测试的信息。
我们的客户正在构建需要更高吞吐量同时保持低延迟的创新应用程序。借助 GenAI，客户正在部署需要实时 RAG 的聊天机器人，并且必须处理多个步骤并立即从向量数据库检索数据。同时，大型语言模型 (LLMs) 不断提速，也增加了其他组件也需要快速的需求。OpenAI 发布了 GPT-4o，Google 推出了 Gemini 1.5 Flash，以满足应用程序对实时性能的需求。应用程序需要在毫秒级的时间窗口内大规模且高负载下提供响应，因此我们需要提高吞吐量以支持客户不断变化的需求。
Redis 的高性能源于几个关键的设计选择。其中一个原则是 Redis 历来是单线程的。Redis 的架构使用无共享模型，这避免了与多线程访问内存相关的瓶颈和锁定问题。另一个设计原则是每个操作都需要具有较低的时间复杂度。因此，即使是单线程，Redis 也能提供非常高的吞吐量。
随着客户越来越多地利用 Redis 构建他们的实时数据平台，利用其独特的先进查询能力的需求也在增长。向快速应用程序提供更相关的数据需要更复杂和精密的查询。随着数据量增加到数亿个文档，一些查询的执行时间也会相应增加。这导致执行复杂查询花费更多时间，减少了主线程的可用性，并限制了吞吐量。虽然横向扩展可以提高 Redis 操作的吞吐量，但对于 Redis 查询却并非如此。 我们必须进行垂直扩展。
通过允许查询并发访问索引，有效地使 Redis 能够垂直扩展，我们实现了 Redis 操作和查询吞吐量的扩展。新的 Redis 查询引擎为需要更高吞吐量的大型数据集释放了下一级性能。在速度方面，我们的延迟保持了开发者期望的 Redis 操作的亚毫秒级响应，而查询的平均延迟低于两位数毫秒。
我们的三类包括纯向量数据库提供商、具有向量能力的通用数据库以及 Redis 模仿者。我们发现这三类在速度、可扩展性和企业级功能方面差异显著。纯向量数据库在性能方面更好，但在扩展方面较差。通用数据库在性能方面差得多，但在其他集成方面更好。而 Redis 模仿者在没有最新速度改进的情况下明显慢得多。许多用户认为 Redis 模仿者一样快，但我们想通过将它们与 Redis 进行比较来打破这种误解，从而为您节省时间和金钱。
我们从客户那里听到的挑战之一是他们需要一个为规模化构建并提供企业级服务的解决方案。我们在对其他纯向量数据库进行基准测试时亲身体验了这一点，因为在高负载下难以保持服务的可用性。这导致我们从他们的云服务转移到本地部署来运行基准测试。虽然这些向量数据库在性能上最接近，但在我们的测试中，它们在自己的云服务中设置和运行存在一些问题。我们在详细的基准测试报告中记录了这一点。
过去两年，随着 RAG 成为增强 GenAI 应用程序的主要框架，向量数据库选项激增。许多新支持向量的数据库已经得到广泛应用，因此将它们用于向量也很容易。我们发现 Redis 在这里做了它最擅长的事情。我们很快。Redis 被广泛使用是因为我们加快了传统数据库的数据访问速度。我们发现客户也更喜欢 Redis，因为我们以同样的方式加速了 GenAI 应用程序。
与 Amazon MemoryDB 和 Google Cloud MemoryStore for Redis 等其他 Redis 模仿者相比，Redis 展现出显著更高的吞吐量。对于低维数据集，Redis 的吞吐量是 Amazon MemoryDB 的 3.9 倍，比 Google Cloud MemoryStore for Redis 高 77%。不要选择模仿者。
试用新的 Redis 查询引擎，体验更高的吞吐量。它现在已在 Redis Software 中正式可用，并将于今年秋季登陆 Redis Cloud。要了解更多信息，请查看我们的工程博客。要立即为您的应用程序获得更快的查询速度，请下载 Redis Software并联系您的销售代表获取企业支持。
