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kividbio/kividb

Rust로 작성된 Redis·Valkey 호환 인메모리 키-값 서버로, 전문 검색과 벡터 검색 기능을 기본 제공합니다.

대체할 수 있는 제품:RedisRedis Cloud

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어떤 프로젝트인가요?

KiviDB는 Redis 프로토콜(RESP2 및 RESP3)을 지원하는 서버로, 기존 Redis 클라이언트와 redis-cli, 클라이언트 라이브러리를 코드 변경 없이 연결할 수 있습니다. 모든 코어를 활용하는 샤딩 인메모리 키-값 구조로 데이터를 저장하며, 스냅샷(dump.kdb)이나 선택적 append-only 파일에 데이터를 영속화합니다.

기본 명령어 외에도 KiviDB는 전문 검색(BM25), 태그 및 숫자 필터링, 해시 필드의 FLAT 또는 HNSW 인덱스를 사용하는 벡터 최근접 이웃 검색을 위한 Redis Stack 스타일의 FT.* 명령어를 구현합니다. Lua 스크립팅과 TLS는 선택적 Cargo 기능이며, 복제를 지원하는 클러스터 모드도 사용할 수 있습니다. 기본 포트는 6380이므로 6379 포트에서 실행 중인 Redis와 함께 구동할 수 있습니다.

이 프로젝트는 Rust로 작성되었고 AGPL-3.0 라이선스를 따르며, Docker 이미지와 릴리스 바이너리, Linux 패키지로 배포됩니다. 유지 관리자는 통제된 단일 AWS 환경에서 측정한 Redis, Valkey 계열 대안 및 Dragonfly와의 벤치마크 결과를 공개합니다.

핵심 기능

  • 01Redis 프로토콜을 지원하므로 기존 Redis 클라이언트를 변경 없이 사용할 수 있습니다.
  • 02모든 코어에서 명령을 처리하는 멀티스레드 샤딩 구조입니다.
  • 03전문 검색, 태그·숫자 필터링 및 벡터 검색(FLAT/HNSW)을 위한 FT.* 기능이 내장되어 있습니다.
  • 04스냅샷 영속화를 지원하며, 선택적으로 append-only 파일을 사용할 수 있습니다.
  • 05빌드 기능을 통해 Lua 스크립팅과 TLS를 선택적으로 활성화할 수 있습니다.
  • 06클러스터 모드와 복제 옵션을 제공합니다.

활용 사례

  • 서버당 더 높은 처리량이 필요한 캐시에서 Redis 또는 Valkey를 대체합니다.
  • 별도의 검색 서비스를 실행하지 않고 애플리케이션에 전문 검색과 벡터 검색을 추가합니다.
  • Docker를 통해 로컬 개발이나 테스트용 Redis 호환 저장소를 실행합니다.
  • HNSW 인덱스를 사용해 해시 필드에서 벡터 유사도 쿼리를 처리합니다.

빠른 시작

  1. 1

    Docker로 서버 실행하기

    docker run -d -p 6380:6380 kividb/kividb
  2. 2

    PING에 응답하는지 확인하기

    redis-cli -p 6380 PING

사용 전 알아둘 점

  • 기본적으로 보호 모드가 활성화되어 있으므로 원격 클라이언트가 연결하려면 비밀번호 또는 바인드 주소가 필요합니다.
  • AGPL-3.0 라이선스가 적용되며, 수정한 네트워크 서비스의 소스 공개가 요구됩니다.
  • 버전은 1.1.0이며 스타 203개의 비교적 작은 프로젝트입니다. 벤치마크는 벤더가 공개한 자료로, 통제된 한 번의 세션에서 측정되었습니다.

토픽

자주 묻는 질문

kividb은(는) 무엇인가요?
Rust로 작성된 Redis·Valkey 호환 인메모리 키-값 서버로, 전문 검색과 벡터 검색 기능을 기본 제공합니다. KiviDB는 Redis 프로토콜(RESP2 및 RESP3)을 지원하는 서버로, 기존 Redis 클라이언트와 redis-cli, 클라이언트 라이브러리를 코드 변경 없이 연결할 수 있습니다. 모든 코어를 활용하는 샤딩 인메모리 키-값 구조로 데이터를 저장하며, 스냅샷(dump.kdb)이나 선택적 append-only 파일에 데이터를 영속화합니다.
kividb은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
kividb은(는) AGPL-3.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
kividb은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. kividb의 마지막 커밋은 2026년 10월 18일입니다.
kividb은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
서버당 더 높은 처리량이 필요한 캐시에서 Redis 또는 Valkey를 대체합니다. 별도의 검색 서비스를 실행하지 않고 애플리케이션에 전문 검색과 벡터 검색을 추가합니다. Docker를 통해 로컬 개발이나 테스트용 Redis 호환 저장소를 실행합니다. HNSW 인덱스를 사용해 해시 필드에서 벡터 유사도 쿼리를 처리합니다.
kividb는 어떻게 설치하나요?
Docker로 서버 실행하기: docker run -d -p 6380:6380 kividb/kividb PING에 응답하는지 확인하기: redis-cli -p 6380 PING
kividb은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/kividbio/kividb

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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