कंपनी की खबर सेरेनडीबी सुपरफास्ट एस3 डेटा सर्च इंजन लॉन्च करता है।

जर्मन स्टार्टअप SereneDB का Krummelanke दुनिया का सबसे तेज़ डेटाबेस सर्च इंजन होने का दावा करता है, जो एक ही उत्पाद में खोज और विश्लेषण को जोड़ता है।

कंपनी का कहना है कि AI एजेंट प्रति सेकंड सैकड़ों हाइब्रिड फाइंड-एंड-काउंट क्वेरी फायर करते हैं, फिर भी उत्पादन में हर डेटाबेस मानव उपयोगकर्ताओं के लिए बनाया गया था। इसका Krummelanke इंजन उच्च-गति वाले एजेंट-स्केल डेटाबेस खोज को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। Krummelanke Apache 2.0 के तहत ओपन-सोर्स है, Postgres और Elastic के साथ संगत है, और S3 पर संग्रहीत डेटा पर फुल-टेक्स्ट खोज चला सकता है।

सह-संस्थापक और सीईओ अलेक्जेंडर मालैंडिन ने कहा: "एजेंटिक भविष्य, सबसे ऊपर, एक डेटा-लोड समस्या है। आज एक AI एजेंट एक अकेला मधुमक्खी है जो एक फूल पर जाती है। जो आ रहा है वह झुंड है: हर संगठन में कर्मचारियों से अधिक एजेंट, प्रत्येक प्रति सेकंड सैकड़ों क्वेरी फायर करता है। मानव उपयोगकर्ताओं के लिए निर्मित बुनियादी ढांचा उस लोड को झेलने के लिए पर्याप्त तेज़ या लागत-कुशल नहीं है। एजेंटिक भविष्य के लिए एक नई पीढ़ी के डेटाबेस की आवश्यकता है: एक इंजन में अल्ट्रा-फास्ट खोज और अल्ट्रा-फास्ट एनालिटिक्स, जहां खोज संचालन नैनोसेकंड में मापा जाता है और अरबों रिकॉर्ड पर एक प्रश्न मिलीसेकंड में वापस आता है। एक जो एजेंटों को प्रथम श्रेणी के उपयोगकर्ताओं के रूप में मानता है, उनके पैमाने का सामना करता है, और डेटा तक पहुंचता है जहां भी वह रहता है। यही हमने बनाया है, और SereneDB Krummelanke के साथ हम इसे उत्पादन में डाल रहे हैं।"

SereneDB नोट करता है कि Snowflake, BigQuery, DuckDB over Parquet, और lakehouses जैसे विश्लेषणात्मक इंजन डिफ़ॉल्ट रूप से S3 से सीधे कॉलम डेटा पढ़ते हैं। बड़े अनुक्रमिक स्कैन ऑब्जेक्ट स्टोरेज की विलंबता प्रोफ़ाइल के अनुकूल होते हैं, फुल-टेक्स्ट खोज के विपरीत। फुल-टेक्स्ट खोज के लिए एक उलटा इंडेक्स की आवश्यकता होती है जो शब्दों या संख्याओं जैसी सामग्री वस्तुओं को सूचीबद्ध करता है और उन्हें तालिकाओं या दस्तावेजों के भीतर उनके स्थानों पर मैप करता है। उलटा इंडेक्स खोज कई यादृच्छिक एक्सेस उत्पन्न करती है। आम तौर पर, Lucene-आधारित खोज इंजन मुख्य लेकहाउस डेटा स्टोर से अलग तेज़ स्थानीय स्टोरेज पर इंडेक्स संग्रहीत करते हैं। SereneDB का कहना है कि Elastic परिनियोजन के भीतर "खोज योग्य" डेटा का मतलब है कि फ्लैश पर एक दूसरी कॉपी बनाए रखना, जो उपलब्ध सबसे महंगा स्टोरेज टियर है।

हमने पूछा कि SereneDB की खोज सामान्य ऑब्जेक्ट स्टोरेज डेटा खोज जैसे Cloudian HyperStore खोज से कैसे भिन्न है।

सीटीओ आंद्रेई अब्रामोव ने हमें बताया: "Cloudian एक S3-संगत स्टोरेज विक्रेता है और HyperSearch बकेट से जुड़ी एक सेवा है। यह संग्रहीत ऑब्जेक्ट्स के मेटाडेटा को एकत्र करता है और उस मेटाडेटा को एक अंतर्निहित खोज घटक के भीतर अनुक्रमित करता है; यह एक अलग अनुक्रमण प्रणाली है जो डेटा कॉपी के माध्यम से भरी जाती है। कई सेवाएं इस तरह से खोज लागू करती हैं और वे अच्छा काम करती हैं।"

हालांकि, खोज इंजन कोर स्तर पर: "दुनिया भर में केवल कुछ ही मुख्य खोज प्रौद्योगिकियां और पुस्तकालय हैं: Lucene, Tantivy, और SereneDB द्वारा निर्मित IResearch। Elasticsearch, OpenSearch, Solr और कई अन्य Lucene डेरिवेटिव हैं और कॉपी-फर्स्ट मॉडल का पालन करते हैं। वे उस डेटा को खोज नहीं सकते जो वे स्थानीय रूप से नहीं रखते हैं, इसलिए खोजे जाने वाले किसी भी डेटा को निकाला, स्थानांतरित और खोज क्लस्टर में डुप्लिकेट किया जाना चाहिए।"

SereneDB अलग तरह से काम करता है: "SereneDB डेटा को वहीं अनुक्रमित करता है जहां वह पहले से मौजूद है। S3 पर Parquet फ़ाइलें और Iceberg टेबल सत्य के स्रोत बने रहते हैं। हम केवल व्युत्पन्न इंडेक्स संग्रहीत करते हैं। खोज स्वयं - BM25 रैंकिंग के साथ फुल-टेक्स्ट, वेक्टर और जियो खोज - एक छोटे स्थानीय हॉट सेट के साथ उस इंडेक्स के विरुद्ध चलती है। Iceberg उपयोग का मामला एक ठोस उदाहरण के रूप में कार्य करता है: एक ग्राहक S3 पर एक Iceberg टेबल में परिवर्तन लिखता है, SereneDB उन अपडेट को उठाता है, और उन पर खोज और विश्लेषण प्रदान करता है। आप एक ही टेबल पर किसी भी संख्या में SereneDB नोड्स को इंगित कर सकते हैं।"

हमने पूछा कि क्या ऑब्जेक्ट स्टोरेज, डेटाबेस या लेकहाउस विक्रेता Lucene और उसके डेरिवेटिव के विकल्प के रूप में SereneDB के खोज इंजन को अपना सकते हैं। अब्रामोव ने कहा: "हाँ, बिल्कुल! हम न केवल ElasticSearch, OpenSearch, Solr, CrateDB को बदल सकते हैं जो शुद्ध Lucene डेरिवेटिव हैं, बल्कि उन्हें विश्लेषणात्मक क्षमताओं के साथ बढ़ा भी सकते हैं। उदाहरण के लिए, हम ElasticSearch से माइग्रेशन को कवर करने वाले समर्पित दस्तावेज़ बनाए रखते हैं।"

फर्म ने अपने खोज इंजन की गति की तुलना लोकप्रिय विकल्पों से करने के लिए बेंचमार्क चलाए हैं और उन्हें बेहतर प्रदर्शन किया है। अब्रामोव ने कहा: "इन बेंचमार्क के साथ हमारा लक्ष्य यह प्रदर्शित करना था कि SereneDB पारंपरिक खोज स्टैक का एक तेज़ और आधुनिक विकल्प है।"

बेंचमार्क विवरण

SereneDB के SearchBench में 100 मिलियन और 1 बिलियन OpenTelemetry लॉग रिकॉर्ड, ClickHouse द्वारा प्रकाशित TextBench डेटासेट जिसमें प्रति रिकॉर्ड 15 संग्रहीत कॉलम हैं, के विरुद्ध निष्पादित 92 खोज और विश्लेषणात्मक क्वेरी शामिल हैं। सभी परीक्षण एक ही सर्वर पर चलाए गए। प्रत्येक प्रतिस्पर्धी इंजन को प्रकाशित कॉन्फ़िगरेशन मापदंडों का उपयोग करके ट्यून किया गया था, प्रति क्वेरी 60-सेकंड का टाइमआउट था। इस सीमा से अधिक किसी भी क्वेरी को समाप्त नहीं हुआ के रूप में चिह्नित किया गया है।

एक दर्जन से अधिक लोकप्रिय खोज इंजनों के लिए बेंचमार्क परिणाम एक डैशबोर्ड पर उपलब्ध हैं। परीक्षण किए गए इंजनों में चार कॉन्फ़िगरेशन में Elasticsearch, OpenSearch, ParadeDB, CrateDB, ArangoDB, TigerDB रो और कॉलम स्टोर वेरिएंट के साथ, और वैनिला Postgres शामिल हैं, जिसमें अतिरिक्त इंजन जोड़े जाएंगे। टाइमिंग प्रति क्वेरी तीन रन का उपयोग करती है, अंतिम दो रन से सर्वश्रेष्ठ परिणाम लेती है। एक समय में एक क्लाइंट से एक क्वेरी निष्पादित की जाती है और परिणाम कैशिंग अक्षम है। डैशबोर्ड थ्रूपुट के बजाय विलंबता मापता है।

डैशबोर्ड के परिणाम सेल प्रत्येक क्वेरी के लिए सबसे तेज़ इंजन के सापेक्ष प्रदर्शन अनुपात दिखाते हैं, जहां सबसे तेज़ परिणाम 1.0x के बराबर होता है। समग्र स्कोर इन 92 प्रति-क्वेरी अनुपातों के ज्यामितीय माध्य के रूप में गणना की जाती है। SereneDB बताता है कि यह मानक अनुपात औसत विधि एक एकल आउटलायर क्वेरी को परिणामों को विकृत करने से रोकती है।

SereneDB 100 मिलियन रिकॉर्ड डेटासेट पर 1.05x और 1 बिलियन रिकॉर्ड डेटासेट पर 1.07x का ज्यामितीय माध्य प्राप्त करता है। सभी 92 क्वेरी में, यह या तो सबसे तेज़ इंजन है या शीर्ष गति के कुछ प्रतिशत के भीतर है। ElasticSearch 100 मिलियन डेटासेट पर 2.8x ज्यामितीय माध्य के साथ दूसरे स्थान पर है। TigerData कॉलम स्टोर 1 बिलियन डेटासेट पर 2.24x स्कोर करता है, जिसमें कई टाइमआउट होते हैं। वैनिला Postgres 100 मिलियन डेटासेट पर 204x और 1 बिलियन डेटासेट पर 50.69x तक पहुंचता है।

जटिल डैशबोर्ड दृश्य से परे विक्रेताओं में तुलना को सरल बनाने के लिए, हमने 100 मिलियन बेंचमार्क से ऑर्डर किए गए ज्यामितीय माध्य स्कोर दिखाने वाला एक चार्ट बनाया है जो स्क्रीनशॉट डेटा पर आधारित है।

प्रदर्शन अंतराल बहुत चौड़ा है, इसलिए हमने 10 से ऊपर के स्कोर को बाहर रखा और चार्ट को फिर से बनाया। जैसा कि SereneDB बताता है, इसका खोज इंजन परीक्षण किए गए समूह का नेतृत्व करता है।

SereneDB की स्थापना और धन

SereneDB की स्थापना 2025 में बर्लिन में अलेक्जेंडर मालैंडिन, सीईओ, जिनके पास EMC, Dell और ArangoDB में पूर्व एंटरप्राइज बिक्री का अनुभव था; आंद्रेई अब्रामोव, सीटीओ, जिनके पास Quest Software, EMC और ArangoDB में खोज आर एंड डी पृष्ठभूमि थी; और वैलेरी मिरोनोव, कोर इंजीनियर, जो पहले ArangoDB और YDB में थे। आठ-व्यक्ति इंजीनियरिंग टीम ने 16 से अधिक वर्षों तक सहयोग किया है। इसका खोज कोर IResearch 2014 से विकास के अधीन है।

स्टार्टअप ने दिसंबर 2025 में प्री-सीड फंडिंग में $2.1 मिलियन की घोषणा की, जिसका नेतृत्व Entourage और High-Tech Gründerfonds ने किया।

SereneDB Krummelanke Apache 2.0 लाइसेंस के तहत ओपन सोर्स है और GitHub पर उपलब्ध है।

बीजिंग कियानक्सिंग जिएटोंग टेक्नोलॉजी कं, लिमिटेड।
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