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Redis 一直致力于速度。我们的使命是为大规模企业提供最快的数据和 AI 基础设施。我们对 Redis 查询引擎的最新增强功能加速了当前的查询、搜索和向量工作负载，以超高速解锁更多吞吐量。您可以构建更快的应用程序，并为最终用户提供更好的性能。
今天，我们宣布在 Redis 软件上提供更快的 Redis 查询引擎的通用可用性。新的 Redis 查询引擎**将当前的 Redis 查询吞吐量提高了 16 倍，这使 Redis 比我们基准测试的任何其他向量数据库都快。**
我们测试了其他七大向量数据库，Redis 在各种场景中都超越了它们。我们使用了行业标准基准测试，在这些测试中我们使用了相同的硬件并测试了模拟各种用例的四个数据集。阅读我们的 工程博客，了解更多关于我们如何做到这一点的信息。
我们的客户正在构建需要更多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，并且必须立即处理多个步骤并从向量数据库检索数据。同时，大型语言模型 (LLM) 继续变得更快，增加了对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窗口内以规模和负载进行响应，因此我们需要提高吞吐量以支持客户不断变化的需求。
Redis 从一些关键的设计选择中实现了其高性能。一个原则是 Redis 历史上一直是单线程的。Redis 的架构使用无共享模型，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态复杂度。因此，即使只有一个线程，Redis 也提供了非常高的吞吐量.
随着客户越来越多地利用 Redis 作为其实时数据平台，对利用其独特的先进查询功能的需求不断增长。向快速应用程序提供更多相关数据需要更复杂和更复杂的查询。随着数据量增加到数亿份文档，某些查询的执行时间也相应增加。这会导致更多时间用于执行复杂查询，减少主线程的可用性，并限制吞吐量。虽然水平扩展可以提高 Redis 操作的吞吐量，但这不适用于 Redis 查询。我们必须进行垂直扩展。
通过允许查询同时访问索引，有效地允许 Redis 进行垂直扩展，我们能够扩展 Redis 操作和查询的吞吐量。新的 Redis 查询引擎为具有更高吞吐量需求的大型数据集解锁了下一级性能。在速度方面，我们的延迟保持着开发人员期望的 Redis 操作的亚毫秒级响应，并且查询平均延迟低于两位数毫秒。
我们的三个细分市场包括纯粹的向量数据库提供商、具有向量功能的通用数据库和 Redis 模仿者。我们发现，这三个组的速度、可扩展性和企业功能差异很大。纯粹的向量数据库在性能方面更好，但在扩展方面更差。通用数据库在性能方面要差得多，但在其他集成方面更好。而 Redis 模仿者则明显更慢，没有最新的速度改进。许多用户假设 Redis 模仿者同样快，但我们希望打破这种幻想，通过将它们与 Redis 进行比较来为您节省时间和金钱。
我们从客户那里听到的一个挑战是，他们需要一个为扩展而构建并提供企业级服务的解决方案。我们在对其他纯粹的向量数据库进行基准测试时亲身经历了这一点，因为我们在高负载下很难保持服务的可用性。这导致我们从他们的云服务迁移到本地部署以运行基准测试。虽然这些向量数据库在性能方面最接近，但在我们的测试中，它们在云服务中设置和运行时遇到了一些问题。我们在我们的 详细基准测试报告 中对此进行了记录。
在过去的两年里，随着 RAG 成为增强 GenAI 应用程序的首要框架，向量数据库选项激增。许多这些支持向量的新数据库已经被广泛采用，因此也将它们用于向量非常容易。我们发现，Redis 在这里做到了 Redis 最擅长的事情。我们很快。Redis 被广泛使用，因为我们加速了来自传统数据库的数据访问。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。
与其他 Redis 模仿者（例如 Amazon MemoryDB 和 Google Cloud MemoryStore for Redis）相比，Redis 展示了明显更高的吞吐量。与 Amazon MemoryDB 相比，Redis 在低维数据集的吞吐量高出 3.9 倍，并且比 Google Cloud MemoryStore for Redis 的吞吐量高出 77%。不要满足于模仿者。
体验新的 Redis 查询引擎带来的更高吞吐量。它现在已在 Redis 软件中普遍可用，并将在此秋季登陆 Redis 云。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 软件 并 联系您的代表 获取企业支持。
