ドイツのスタートアップであるSereneDB社のKrummelankeは、検索と分析を1つの製品に統合した、世界最速のデータベース検索エンジンであると主張されています。
同社によると、AIエージェントは毎秒数百回のハイブリッド検索・カウントクエリを発行しますが、本番環境のデータベースはすべて人間ユーザー向けに構築されています。Krummelankeエンジンは、高速なエージェントスケールのデータベース検索に対応できるように設計されています。KrummelankeはApache 2.0ライセンスのオープンソースであり、PostgresおよびElasticと互換性があり、S3に保存されたデータに対して全文検索を実行できます。
共同創業者兼CEOのアレクサンダー・マランディン氏は、「エージェントの未来は、何よりもまずデータロードの問題です。今日、AIエージェントは単一の花を訪れる単一の蜂のようなものです。これから来るのは、スウォーム（群れ）です。あらゆる組織の従業員よりも多くのエージェントが、それぞれ毎秒数百回のクエリを発行します。人間ユーザー向けに構築されたインフラストラクチャは、その負荷に耐えるには十分な速度もコスト効率もありません。エージェントの未来には、新世代のデータベースが必要です。超高速検索と超高速分析を1つのエンジンに統合し、検索操作はナノ秒単位で測定され、数十億件のレコードに対する質問はミリ秒単位で返されます。エージェントをファーストクラスのユーザーとして扱い、その規模に耐え、データがどこにあってもアクセスできるものです。それが私たちが構築したものであり、SereneDB Krummelankeで本番環境に投入しています。」と述べています。
SereneDBは、Snowflake、BigQuery、DuckDB（Parquet上）、およびレイクハウスのような分析エンジンは、デフォルトでS3から直接列指向データを読み取ると指摘しています。大規模なシーケンシャルスキャンは、全文検索とは異なり、オブジェクトストレージのレイテンシプロファイルに適しています。全文検索には、単語や数字などのコンテンツアイテムをリストし、それらをテーブルやドキュメント内の場所に対応付ける逆引きインデックスが必要です。逆引きインデックス検索は、多くのランダムアクセスを生成します。通常、Luceneベースの検索エンジンは、メインのレイクハウスデータストアとは別に、高速なローカルストレージにインデックスを保存します。SereneDBによると、Elasticデプロイメント内の「検索可能」なデータとは、利用可能な最も高価なストレージティアであるフラッシュに2番目のコピーを維持することを意味します。
Cloudian HyperStore検索のような一般的なオブジェクトストレージデータ検索と、SereneDBの検索の違いについて尋ねました。
CTOのアンドレイ・アブラモフ氏は、「CloudianはS3互換のストレージベンダーであり、HyperSearchはバケットにアタッチされたサービスです。保存されたオブジェクトのメタデータを収集し、そのメタデータを基盤となる検索コンポーネント内にインデックス化します。これは、データコピーを介して populat される別のインデックスシステムです。多くのサービスがこの方法で検索を実装しており、うまく機能しています。」と語りました。
しかし、検索エンジンのコアレベルでは、「世界には数えるほどしかないコア検索技術とライブラリがあります。Lucene、Tantivy、そしてSereneDBが構築したIResearchです。Elasticsearch、OpenSearch、Solr、その他多くのものはLuceneの派生であり、コピーファーストモデルに従っています。それらはローカルに保持していないデータを検索できないため、検索されるデータはすべて抽出、転送、検索クラスターに複製する必要があります。」
SereneDBは異なる方法で動作します。「SereneDBは、データが既に存在する場所にインデックスを作成します。S3上のParquetファイルとIcebergテーブルは、真実の源であり続けます。私たちは派生インデックスのみを保存します。検索自体（BM25ランキングによる全文検索、ベクトル検索、ジオ検索）は、小さなローカルホットセットでそのインデックスに対して実行されます。Icebergのユースケースは具体的な例として役立ちます。顧客はS3上のIcebergテーブルに変更を書き込み、SereneDBはその更新を拾い上げ、それらに対する検索と分析を提供します。同じテーブルに任意の数のSereneDBノードをポイントできます。」
オブジェクトストレージ、データベース、またはレイクハウスベンダーが、Luceneとその派生製品の代替としてSereneDBの検索エンジンを採用できるかどうか尋ねました。アブラモフ氏は、「はい、もちろんです！純粋なLucene派生製品であるElasticSearch、OpenSearch、Solr、CrateDBを置き換えるだけでなく、分析機能でそれらを拡張することもできます。例えば、ElasticSearchからの移行をカバーする専用のドキュメントを維持しています。」と述べました。
同社は、検索エンジンの速度を人気のある代替製品と比較するベンチマークを実行し、それらを上回りました。アブラモフ氏は、「これらのベンチマークの目標は、SereneDBが従来の検索スタックの、より高速でモダンな代替手段であることを実証することでした。」と述べています。
SereneDBのSearchBenchには、1億件および10億件のOpenTelemetryログレコード、ClickHouseが公開したTextBenchデータセット（レコードあたり15の保存済み列）に対して実行された92件の検索および分析クエリが含まれています。すべてのテストは単一のサーバーで実行されます。競合するすべてのエンジンは、公開されている設定パラメータを使用してチューニングされ、クエリあたり60秒のタイムアウトが設定されています。この制限を超えるクエリは、完了しなかったとマークされます。
1ダース以上の人気検索エンジンのベンチマーク結果はダッシュボードで利用可能です。テストされたエンジンには、4つの構成のElasticsearch、OpenSearch、ParadeDB、CrateDB、ArangoDB、TigerDB（行および列ストアバリアント付き）、およびバニラPostgresが含まれており、追加のエンジンが追加される予定です。タイミングはクエリあたり3回の実行を使用し、最後の2回の実行から最良の結果を取得します。クエリは一度に1つのクライアントから実行され、結果キャッシュは無効になっています。ダッシュボードはスループットではなくレイテンシを測定します。
ダッシュボードの結果セルには、各クエリの最速エンジンに対するパフォーマンス比が表示され、最速の結果は1.0倍になります。全体スコアは、これらの92件のクエリごとの比率の幾何平均として計算されます。SereneDBは、この標準的な比率平均化方法により、単一の異常なクエリが結果を歪めるのを防ぐと説明しています。
SereneDBは、1億件のデータセットで1.05倍、10億件のデータセットで1.07倍の幾何平均を達成しています。92件のクエリ全体で、最速のエンジンであるか、またはトップスピードから数パーセント以内です。ElasticSearchは、1億件のデータセットで2.8倍の幾何平均で2位にランクされています。TigerData列ストアは、10億件のデータセットで2.24倍のスコアですが、多数のタイムアウトが発生しています。バニラPostgresは、1億件のデータセットで204倍、10億件のデータセットで50.69倍に達します。
複雑なダッシュボードビューを超えてベンダー間の比較を容易にするために、スクリーンショットデータに基づいて1億件のベンチマークからの順序付けされた幾何平均スコアを示すチャートを作成しました。
パフォーマンスのギャップは非常に大きいため、10を超えるスコアを除外し、チャートを再描画しました。SereneDBが述べているように、その検索エンジンはテストされたグループをリードしています。
SereneDBは2025年にベルリンで、CEOのアレクサンダー・マランディン（EMC、Dell、ArangoDBでのエンタープライズセールス経験あり）、CTOのアンドレイ・アブラモフ（Quest Software、EMC、ArangoDBでの検索R&D経験あり）、およびコアエンジニアのバレリー・ミロノフ（以前はArangoDBおよびYDBに在籍）によって設立されました。8人のエンジニアチームは16年以上にわたって協力してきました。その検索コアであるIResearchは2014年から開発されています。
同社は2025年12月に、EntourageとHigh-Tech Gründerfondsが主導する210万ドルのプレシード資金調達を発表しました。
SereneDB KrummelankeはApache 2.0ライセンスのオープンソースであり、GitHubで入手可能です。
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