A startup alemã SereneDB Krummelanke é considerada o motor de busca de banco de dados mais rápido do mundo, combinando pesquisa e análise em um único produto.
A empresa afirma que os agentes de IA disparam centenas de consultas híbridas de busca e contagem por segundo, mas todos os bancos de dados em produção foram construídos para usuários humanos.O motor Krummelanke é projetado para lidar com pesquisas de base de dados de alta velocidade.Krummelanke é de código aberto sob Apache 2.0, compatível com Postgres e Elastic e pode executar pesquisa em texto completo sobre dados armazenados no S3.
O co-fundador e CEO Alexander Malandin disse: "O futuro agente é, acima de tudo, um problema de carga de dados. Hoje, um agente de IA é uma única abelha visitando uma única flor.Mais agentes do que empregados em todas as organizaçõesA infra-estrutura construída para utilizadores humanos não é nem suficientemente rápida nem suficientemente económica para sobreviver a essa carga.O futuro dos agentes requer uma nova geração de bases de dados: pesquisa ultra-rápida e análise ultra-rápida num motor, onde as operações de pesquisa são medidas em nanossegundos e uma pergunta sobre bilhões de registos é devolvida em milissegundos.Um que trate os agentes como usuários de primeira classe., resiste à sua escala, e atinge dados onde quer que viva.
SereneDB observa que motores analíticos como Snowflake, BigQuery, DuckDB sobre Parquet e lakehouses geralmente lêem dados de coluna diretamente do S3 por padrão.Grandes varreduras sequenciais se encaixam no perfil de latência do armazenamento de objetosA pesquisa de texto completo requer um índice invertido que lista itens de conteúdo como palavras ou números e os mapeia para seus locais dentro de tabelas ou documentos.Pesquisa de índice invertida gera muitos acessos aleatóriosNormalmente, os motores de busca baseados no Lucene armazenam índices em armazenamento local rápido separado do armazenamento de dados principal do lakehouse.SereneDB diz que dados "pesquisáveis" dentro de uma implantação elástica significa manter uma segunda cópia no flash, a camada de armazenamento mais cara disponível.
Perguntamos como a pesquisa do SereneDB difere da pesquisa geral de dados de armazenamento de objetos, como a pesquisa do Cloudian HyperStore.
O CTO Andrey Abramov disse-nos: "Cloudian é um fornecedor de armazenamento compatível com o S3 e o HyperSearch é um serviço ligado ao balde.Ele coleta metadados de objetos armazenados e índices que metadados dentro de um componente de pesquisa subjacenteEste é um sistema de indexação separado, composto por cópia de dados.
No nível do motor de pesquisa, no entanto: ¢Existem apenas um punhado de tecnologias e bibliotecas de pesquisa no mundo: Lucene, Tantivy e IResearch, construídas pelo SereneDB.Solr e muitos outros são derivados do Luceno e seguem um modelo de primeira cópiaNão podem pesquisar dados que não possuam localmente, por isso todos os dados a pesquisar devem ser extraídos, transferidos e duplicados para o cluster de pesquisa.
O SereneDB funciona de forma diferente: o SereneDB indexa dados onde eles já residem. Os arquivos de parquet e as tabelas do Iceberg no S3 permanecem a fonte da verdade.A própria pesquisa full-text com BM25 rankingO caso de uso do Iceberg serve como um exemplo concreto: um cliente escreve alterações em uma tabela do Iceberg no S3,O SereneDB pega essas atualizaçõesVocê pode apontar qualquer número de nós do SereneDB para a mesma tabela.
Perguntamos se os fornecedores de armazenamento de objetos, bancos de dados ou lagoas poderiam adotar o motor de busca SereneDB como uma alternativa ao Lucene e seus derivados.Não só podemos substituir a ElasticSearch, OpenSearch, Solr, CrateDB que são puros derivados de Lucene, mas também os aumentam com capacidades analíticas.mantemos documentação dedicada que abrange a migração da ElasticSearch.
A empresa realizou testes comparando sua velocidade no mecanismo de pesquisa com alternativas populares e superando-as.O nosso objectivo com estes benchmarks foi demonstrar que o SereneDB é uma alternativa mais rápida e moderna para a pilha de pesquisa tradicional.
Detalhes da referência
SereneDB's SearchBench inclui 92 consultas de pesquisa e análise executadas contra 100 milhões e 1 bilhão de registros de registro OpenTelemetry,o conjunto de dados TextBench publicado pelo ClickHouse com 15 colunas armazenadas por registroTodos os testes são executados em um único servidor. Todos os motores concorrentes foram ajustados usando parâmetros de configuração publicados, com um timeout de 60 segundos por consulta.Qualquer consulta que exceda este limite é marcada como não concluída.
Os resultados de benchmark para mais de uma dúzia de motores de busca populares estão disponíveis em um painel.TigerDB com variantes de armazenamento de linha e colunaO cronograma usa três rodadas por consulta, tomando o melhor resultado das duas últimas rodadas.Uma consulta é executada de cada vez a partir de um único cliente e o armazenamento em cache de resultados é desativadoO painel mede a latência em vez do throughput.
As células de resultado do painel mostram as taxas de desempenho em relação ao motor mais rápido para cada consulta, onde o resultado mais rápido é igual a 1,0x.A pontuação global é calculada como a média geométrica destas 92 taxas por consulta. O SereneDB explica que este método de média de proporção padrão impede que uma única consulta de outlier distorça os resultados.
O SereneDB atinge uma média geométrica de 1,05x no conjunto de dados de 100 milhões de registros e 1,07x no conjunto de dados de 1 bilhão de registros.é o motor mais rápido ou dentro de alguns por cento da velocidade máxima. A ElasticSearch ocupa o segundo lugar com uma média geométrica de 2,8x no conjunto de dados de 100 milhões.O Vanilla Postgres atinge 204x no conjunto de dados de 100 milhões e 50.69x no conjunto de dados de 1 bilhão.
Para simplificar a comparação entre fornecedores além da visão complexa do painel, criamos um gráfico mostrando pontuações médias geométricas ordenadas do benchmark de 100 milhões com base em dados de capturas de tela.
As lacunas de desempenho são extremamente amplas, por isso excluímos pontuações acima de 10 e redesenhamos o gráfico.
Fundação e financiamento do SereneDB
O SereneDB foi fundado em Berlim em 2025 por Alexander Malandin, CEO com experiência anterior em vendas corporativas na EMC, Dell e ArangoDB; Andrey Abramov, CTO com experiência em pesquisa e desenvolvimento na Quest Software,EMC e ArangoDBA equipa de engenheiros de oito pessoas tem colaborado há mais de 16 anos.O seu núcleo de pesquisa IResearch está em desenvolvimento desde 2014.
A startup anunciou US $ 2,1 milhões em financiamento pré-semente em dezembro de 2025, liderada pela Entourage e High-Tech Gründerfonds.
O SereneDB Krummelanke é de código aberto sob a licença Apache 2.0 e está disponível no GitHub.
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, Diretora Global de Estratégia
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
E-mail: yangyd@qianxingdata.com
Site: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Foco em Negócios:
Distribuição de produtos TIC/Integração de sistemas e serviços/Soluções de infraestrutura
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