Vector Search Databases
Vector Search Databasesに特化したデータベースとデータストアの一覧です。
| No | 名前 | スター数 | 説明 | トレンド | ライセンス | 言語 | 公式サイト |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Elasticsearch + Vector Search | ⭐ 73,370 | テキスト検索DBの定番。v7.x以降でkNNによるベクトル検索対応。既存のElasticsearchインフラに統合可能。 | 既存のElasticユーザーがベクトル検索を導入する際の第一選択。ELKスタックとの統合でログ分析にも活用。 | Elastic License 2.0 | Java | 公式 |
| 2 | Redis + Vector Search | ⭐ 70,233 | インメモリDBで高速。ベクトル型もエクステンションで追加対応。ベンチマークで優れたクエリスループットとレイテンシを実証。 | 既存のRedisインフラでベクトル検索を実現。リアルタイム処理とキャッシングの組み合わせで高パフォーマンス。 | BSD-3 | C | 公式 |
| 3 | FAISS | ⭐ 36,371 | Facebook開発のベクトル類似性検索ライブラリ。多様なインデックス方式をサポート。GPU高速化で最高の生速度を実現。 | アルゴリズムの柔軟性と最大制御が必要な特殊用途で重宝。多くのベクトルDBの基盤技術として採用されている。 | MIT | C++, Python | 公式 |
| 4 | Milvus | ⭐ 36,232 | オープンソースで大規模ベクトル検索に対応。RAGや画像検索などAIワークロードに人気。最速のインデックス時間と高い精度を実現。 | GitHubスター約25k獲得で高い人気。GPU活用による高速化が評価され、エンタープライズ向けマネージドサービスZillizも提供。 | Apache-2.0 | Go, C++ | 公式 |
| 5 | DuckDB + Vector | ⭐ 31,277 | 組み込み用途のOLAP系RDBMS。ベクトル類似性検索もサポート。2025年6月時点でGitHubスター30k達成。 | 分析ワークロードとベクトル検索の統合で注目。ローカルでの高速分析とAI機能の組み合わせが評価されている。 | MIT | C++ | 公式 |
| 6 | CockroachDB + Vector | ⭐ 31,127 | 分散型SQL DBでベクトルデータ格納も対応。PostgreSQL互換でpgvectorエクステンションをサポート。 | GitHubスター20k超。分散SQLとベクトル検索の組み合わせで、スケーラブルなAIアプリケーション開発に適している。 | BSL-1.1 | Go | 公式 |
| 7 | MongoDB Atlas Vector Search | ⭐ 27,365 | NoSQL型のMongoDBも近年ベクトル検索APIを標準搭載。既存のMongoDBインフラでベクトル検索が可能。 | 最も人気のマネージド開発者データプラットフォームでベクトル検索機能を提供。RAGアプリケーション開発で採用拡大。 | SSPL | C++ | 公式 |
| 8 | Qdrant | ⭐ 24,978 | Rust製のOSSベクトル検索DB。フィルタ・ペイロード付与、高速分散対応。ベンチマークで最高のRPSと最低レイテンシを達成。 | 2025年パフォーマンスリーダー。動的クエリプランニングとペイロードインデックスで複雑なメタデータフィルタリングに最適。GitHubスター約9k。 | Apache-2.0 | Rust | 公式 |
| 9 | Typesense | ⭐ 24,009 | Algolia + Pineconeの代替となるOSS。高速でタイポ許容の検索エンジン。開発者フレンドリーな設計。 | セルフホスト可能なベクトル検索ソリューションとして人気。シンプルなAPIと高速性能で中小規模プロジェクトに最適。 | GPL-3.0 | C++ | 公式 |
| 10 | Valkey | ⭐ 22,372 | 高次元ベクトル検索に特化したOSS。高パフォーマンスで分散可能。Google Cloud Memorystoreでサポート。 | 高度なデータ構造とインデックス手法を使用。クラウドネイティブなベクトル検索ソリューションとして成長中。 | BSD-3 | C | 公式 |
| 11 | Chroma | ⭐ 21,359 | LLM・生成AIとの相性が良いOSSベクトルDB。APIがシンプルで試作にも最適。小規模プロジェクトや高速プロトタイピング向け。 | 開発者フレンドリーな設計で急成長。GitHubスター約6k。RAGアプリケーションの開発で人気が高まっている。 | Apache-2.0 | Python | 公式 |
| 12 | PostgreSQL + pgvector | ⭐ 16,802 | RDBMS＋OSS拡張「pgvector」でベクトル検索可能。HNSW・IVFなど索引形式も強化。SQLスタックでベクトル検索を実現。 | GitHubスター約4k。既存のPostgreSQLアプリケーションにベクトル検索を追加する最も簡単な方法として人気。 | PostgreSQL | C | 公式 |
| 13 | Weaviate | ⭐ 14,045 | 機能が豊富なOSS。グラフクエリやスキーマ定義が可能。複雑なデータリレーションと知識グラフ機能、GraphQLインターフェースを提供。 | 月間Docker Pull数100万超でトップクラス。GitHubスター約8k。ハイブリッドフィルタリングとOSSの柔軟性で評価。 | BSD-3 | Go | 公式 |
| 14 | Apache Cassandra + Vector | ⭐ 9,296 | v5.0以降で高次元ベクトル型データ格納と近傍検索に対応。分散型NoSQLデータベースでベクトル検索を実現。 | 大規模分散環境でのベクトル検索需要に対応。既存のCassandraクラスタにベクトル機能を追加可能。 | Apache-2.0 | Java | 公式 |
| 15 | Deep Lake | ⭐ 8,742 | データバージョン管理などと連携しやすい。AIデータセット管理も便利。ベクトル埋め込みに最適化されたデータレイク。 | HNSWアルゴリズムの最適化版実装で3500万以上の埋め込みを1秒以下でクエリ可能。AIデータ管理の新しいアプローチとして注目。 | Apache-2.0 | Python | 公式 |
| 16 | LanceDB | ⭐ 7,182 | ローカル（エッジ）・組込用途向けにも使える軽量なベクトルDB。サーバーレスアーキテクチャでIVF_PQを採用。 | エッジコンピューティングとAIの融合で注目。データセットを分割し、ベクトルを圧縮して高速検索を実現。 | Apache-2.0 | Rust, Python | 公式 |
| 17 | Vespa | ⭐ 6,261 | Yahoo!開発の大規模分散検索システム。ベクトル・構造化検索の両立。低レイテンシ計算エンジンとして設計。 | 大規模データセットの低レイテンシ計算で評価。ベクトル検索と従来の検索機能を統合した包括的ソリューション。 | Apache-2.0 | Java, C++ | 公式 |
| 18 | sqlite-vec | ⭐ 5,927 | SQLiteのベクトル検索拡張。SQLite-VSSの後継。どこでも動作する軽量なベクトル検索ソリューション。 | sqlite-vssの開発リソースが移行。組み込みアプリケーションやエッジデバイスでのベクトル検索に最適。 | MIT | C | 公式 |
| 19 | Marqo | ⭐ 4,909 | クラウド対応のシンプルなAPI設計で近年注目。純粋なベクトルデータ型実装ではなく、ドキュメントレベルでインターフェースを抽象化。 | 開発者体験を重視した設計で急速に成長。エンドツーエンドのベクトル検索ソリューションとして評価されている。 | Apache-2.0 | Python | 公式 |
| 20 | Pinecone | - | クラウド特化のサービス型ベクトルDB。スケーラビリティや管理のしやすさが特徴。ローカル実行不可。 | ターンキーなスケール対応で人気。SOC 2/HIPAAコンプライアンス対応でエンタープライズ採用が進む。月間Docker Pull約400k。 | Proprietary | SaaS | 公式 |