2025년 HelixDB 대 Elasticsearch's vector database 비교

HelixDB

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HelixDB는 개발자 경험과 효율적인 데이터 운영에 중점을 두고 설계된 고성능 데이터베이스 시스템입니다. Rust로 구축되었으며, LMDB를 스토리지 엔진으로 사용하여 검증된 스토리지 레이어의 안정성과 AI 및 벡터 기반 애플리케이션에 맞춘 최신 기능들을 결합했습니다.

Elasticsearch's vector database

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Elasticsearch의 오픈 소스 벡터 데이터베이스에서 벡터 검색 및 하이브리드 검색을 구축하세요. BM25 텍스트 검색의 선도 업체가 제공합니다. Elasticsearch의 벡터 데이터베이스를 무료로 사용해 보세요.

HelixDB

Launched	2025-02
Pricing Model	Free
Starting Price
Tech used	Next.js,Vercel,Gzip,Webpack,HSTS
Tag	Vector Database

Elasticsearch's vector database

Launched	2010-7
Pricing Model	Freemium
Starting Price
Tech used	Google Analytics,Google Tag Manager,Optimizely,Google Fonts,Next.js,Emotion,Gzip,JSON Schema,OpenGraph,Progressive Web App,Varnish,Webpack,HSTS
Tag	Vector Database,Data Analysis

HelixDB Rank/Visit

Global Rank	4018837
Country	United States
Month Visit	4691

Top 5 Countries

71.35%

28.65%

United States India

Traffic Sources

15.49%

1.67%

0.11%

7.78%

29.78%

45.03%

social paidReferrals mail referrals search direct

Elasticsearch's vector database Rank/Visit

Global Rank	29863
Country	United States
Month Visit	1706536

Top 5 Countries

19.96%

8.53%

6.12%

4.67%

3.7%

United States China India Korea, Republic of United Kingdom

Traffic Sources

1.77%

0.82%

0.05%

7.31%

51.58%

38.46%

social paidReferrals mail referrals search direct

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What are some alternatives?

When comparing HelixDB and Elasticsearch's vector database, you can also consider the following products

HelixML - Helix는 선언형 파이프라인, 지식 (RAG), API 바인딩, 그리고 최고 수준의 테스트 기능을 모두 갖춰 AI 에이전트를 구축하는 데 최적화된 프라이빗 GenAI 스택입니다.

Helix - HelixML로 자체적인 GenAI 앱을 구축하세요. 자체 호스팅 플랫폼으로 데이터와 모델을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 온프레미스, VPC 또는 클라우드 환경에 배포하세요.

Lancedb - LanceDB의 힘을 경험하세요. LanceDB는 유연한 검색 기능과 원활한 확장성을 제공하는 서버리스 벡터 데이터베이스입니다. 관리 오버헤드와 높은 비용에 작별을 고하세요.

Seekdb - OceanBase seekdb is an open-source, AI-native search database that unifies relational, vector, text, JSON and GIS in a single engine, enabling hybrid search and in-database AI workflows.

FalkorDB - FalkorDB: 초고속 그래프 데이터베이스. GraphRAG로 정확한 GenAI를 구현하고, LLM 환각 현상을 제거하며, 1만 개 이상의 테넌트를 오버헤드 없이 확장합니다.