kividbio/kividb

A fast, multi-threaded Redis® and Valkey alternative written in Rust: drop-in compatible, with full-text and vector search built in

KiviDB란 무엇인가요?

KiviDB는 Rust로 작성된 고성능 다중 스레드 인메모리 키-값 저장소입니다. Redis 프로토콜(RESP2/RESP3)을 지원하므로 기존 Redis 클라이언트를 변경 없이 그대로 사용할 수 있습니다. 고전적인 GET/SET 작업 외에도 KiviDB는 전문 및 벡터 검색(Redis-Stack 스타일의 FT.* 명령어)을 번들로 제공하며, 선택적으로 Lua 스크립팅과 TLS를 지원합니다.

AI/ML에서 중요한 이유

벡터 검색 – KiviDB는 ANN(근사 최근접 이웃) 인덱스(FLAT 및 HNSW)를 구현하여 고차원 임베딩(예: 문장 또는 이미지 벡터)을 데이터베이스에 직접 저장하고 쿼리할 수 있게 합니다. 이는 RAG(검색 증강 생성), 유사도 검색, 추천 시스템 및 기타 AI 워크로드의 핵심 구성 요소입니다.
전문 + 하이브리드 검색 – 단일 쿼리에서 벡터 유사도와 키워드, 태그 또는 숫자 필터를 결합하여 정교한 RAG 파이프라인을 구현할 수 있습니다.
속도 – 32코어 AWS Graviton3 장비에서의 벤치마크 결과, 2100만 GETs/s(Redis 8보다 약 9배 빠름)를 기록하면서도 서브밀리초 단위의 지연 시간을 유지하여 대규모 AI 추론 서비스에 매우 유용합니다.

주요 기능

기능	세부 정보
프로토콜 호환성	Redis 명령어 세트 구현; `redis-cli`, 라이브러리 및 기존 Redis 도구와 호환.
샤딩된 다중 스레드 코어	모든 CPU 코어가 인메모리 해시 테이블의 샤드를 보유하여 병렬 명령어 실행 가능.
지속성	스냅샷(`dump.kdb`) 및 선택적 AOF(Append-Only File)를 통한 데이터 내구성 보장.
검색	`FT.CREATE`, `FT.SEARCH`, `FT.HYBRID` 등 – 해시 필드에 대한 BM25 전문, 태그, 숫자 및 ANN(FLAT/HNSW) 검색.
Lua 스크립팅	선택 사항(`--features lua`) – `EVAL`, `SCRIPT`, `FUNCTION`, `FCALL` 지원.
TLS	선택 사항(`--features tls`) – 별도의 TLS 리스너 및 상호 TLS 지원.
배포	Docker 이미지, Linux `.deb`/`.rpm` 패키지, Linux/macOS용 사전 빌드 바이너리, Cargo를 통한 소스 빌드.
구성	Redis 스타일 구성 파일 또는 명령줄 플래그; 기본적으로 보호 모드 활성화.
라이선스	AGPL-3.0(사용 시 귀하의 애플리케이션에 자동으로 AGPL이 적용되지 않음).

시작하기 (빠른 예제)

# 공식 Docker 이미지 실행
docker run -d -p 6380:6380 kividb/kividb

# 연결 테스트
redis-cli -p 6380 PING   # → PONG

# 벡터 인덱스 생성 (HNSW, 128차원 float32 벡터)
redis-cli -p 6380 FT.CREATE idx ON HASH PREFIX 1 doc: \
  SCHEMA vec VECTOR HNSW 10 TYPE FLOAT32 DIM 128 DISTANCE_METRIC COSINE M 16 EF_CONSTRUCTION 128

# 해시에 벡터 저장 (바이너리 blob)
redis-cli -p 6380 HSET doc:1 vec <binary-blob>

# 10개의 최근접 이웃 쿼리
redis-cli -p 6380 FT.SEARCH idx '*=>[KNN 10 @vec $q]' \
  PARAMS 2 q <binary-blob> DIALECT 2

모든 명령어는 Redis Stack과 동일한 구문을 따르므로 기존 튜토리얼을 그대로 적용할 수 있습니다.

KiviDB를 선택해야 하는 이유

Redis 호환 클라이언트 라이브러리가 필요하지만 더 나은 멀티코어 확장성을 원할 때.
대규모 벡터 유사도 검색(예: LLM 기반 RAG를 위한 임베딩 저장소)이 포함된 워크로드가 있고, 별도의 벡터 DB 대신 올인원 서버를 선호할 때.
Redis의 편리함을 유지하면서 Rust 수준의 안전성과 성능을 원할 때.
추가 모듈 없이 선택적인 TLS 또는 Lua 스크립팅이 필요할 때.

생태계에서의 위치

KiviDB는 다른 Redis 호환 서버(Redis 8, Valkey, Dragonfly, KeyDB)와 나란히 하지만 다음과 같은 차별점이 있습니다:

단일 I/O 스레드 대신 샤딩된 키 공간에서 모든 코어를 실행.
외부 모듈 없이 내장 벡터 검색 제공.
Rust 구현을 제공하여 안전성과 성능을 중시하는 팀에게 매력적.

리소스

GitHub – https://github.com/kividbio/kividb
웹사이트 – https://kividb.io
문서 – 지원되는 명령어는 COMMANDS.md, 로깅, 지속성, TLS 및 업데이트 확인 세부 정보는 docs/ 참조.
벤치마크 – README의 비디오와 표에서 처리량, 지연 시간 및 벡터 검색 성능 확인 가능.
커뮤니티 – AGPL-3.0 하에 오픈 소스로 제공; 풀 리퀘스트를 통한 기여 환영.