Nieuwste benchmarks

Rechtstreekse doorvoer-vergelijking

Name: HotKV
Author: HotKV Ltd

In de test van HotKV Ltd van HotKV, Redis, Valkey en Dragonfly op één cloudinstantie realiseerde HotKV de hoogste mediane doorvoer op 11 van de 12 commando's. Bij PING mat Dragonfly 0,6% hoger, wat binnen de limiet van de loadgenerators valt, dus we rekenen het als gelijkspel. Deze resultaten gelden voor de geteste builds en instellingen. Zie hieronder de methodologie.

Hoe we meten

1/6

Dezelfde machine
Elke server draait op dezelfde instantie, één tegelijk.
Aparte loadgenerators
Dedicated clientmachines genereren de belasting, nooit de server zelf.
Dezelfde instellingen
Elke server krijgt hetzelfde aantal threads en verder geen tuning.
Mediaan van 3 runs
Elk commando draait drie keer. De mediaan wordt getoond.
Limieten gemarkeerd
Resultaten die door het netwerk of de loadgenerators zijn bepaald, worden gemarkeerd.
Methode volledig
Elke instelling, limiet en kanttekening staat onder de resultaten uitgeschreven.

Azure D160alds_v7AMD EPYC 9V45 (Turin)

CPU:: AMD EPYC 9V45 (Turin)
vCPU's:: 160
Arch:: x86_64
RAM:: 314,8 GB
Netwerk:: 78 Gbps uitgaand, 132+ Gbps inkomend
Threads:: 160 per server (Redis 128, het maximum)
Gemeten:: 9 oktober 2026

HotKV Redis 8.10.2Valkey 9.1.2Dragonfly 2.0.2

Bewerkingen per seconde, mediaan van 3 runs. Elke balk is geschaald naar de snelste server op dat commando.

SET

50.5M

3.4M

2.9M

15.0M

GET

36.6M

1.1M

1.6M

13.4M

MGET

4.6M

278K

537K

2.3M

SETNX

55.3M

1.4M

1.9M

14.4M

APPEND

25.1M

1.5M

1.3M

8.9M

INCR

90.8M

2.1M

1.9M

20.6M

LPUSH

31.6M

1.2M

842K

10.6M

RPUSH

43.8M

628K

878K

11.0M

SADD

50.6M

2.1M

894K

12.0M

HSET

29.0M

537K

782K

9.8M

MSET

11.3M

379K

465K

2.9M

PING

125.2M

3.2M

3.5M

126.0M

Hoogste resultaat op dat commando.
Netwerkbeperkt: het netwerk van de instantie bepaalde dit resultaat, dus de eigen limiet van de server ligt hoger.
Beperkt door loadgenerator: de loadgeneratormachines draaiden boven 85% CPU, dus dit is hun plafond, niet dat van de server.

Azure meet uitgaand verkeer af: iperf3 mat 78 Gbps uitgaand en minstens 132 Gbps inkomend met drie clientmachines. GET en MGET sturen waarden naar buiten. De GET van HotKV gebruikte 88% van de uitgaande limiet, dus dat is een ondergrens die door de instantie is bepaald, geen serverlimiet, en de MGET, met 83%, zit er dicht achter. De reads van Dragonfly gebruikten hooguit 44% van de limiet.
Schrijfacties komen binnen, dus de schrijfresultaten zijn servercijfers. De zwaarste, SETNX met ongeveer 106 Gbps, gebruikte ongeveer 80% van het inkomende plafond, dus beschouw de schrijfcijfers van HotKV als milde ondergrenzen.
Bij PING bereikten de loadgenerators 86% CPU met HotKV en 82% met Dragonfly. De 0,6% ertussen valt binnen die limiet, dus PING is een gelijkspel.

commando's waarop HotKV de hoogste doorvoer had

PING ging naar Dragonfly

Piek van HotKV, op PING

† Beperkt door loadgenerator

HotKV vs Redis, per commando

Alle 12 commando's

HotKV vs Valkey, per commando

Alle 12 commando's

HotKV vs Dragonfly, per commando

Over de 11 commando's waarop HotKV leidde. PING: 0.99x

Exacte cijfers voor Azure D160alds_v7

Mediane bewerkingen per seconde voor elk commando op Azure D160alds_v7, en het resultaat van HotKV als veelvoud van dat van elke andere server
Commando	HotKV	Redis	Valkey	Dragonfly	HotKV vs Redis	HotKV vs Valkey	HotKV vs Dragonfly
SET	Hoogste: 50,480,621	3,409,794	2,882,486	15,042,258	14.80x	17.51x	3.36x
GET	Hoogste: 36,643,656(Netwerkbeperkt)	1,132,934	1,631,573	13,446,228	32.34x	22.46x	2.73x
MGET	Hoogste: 4,617,382	277,956	536,872	2,348,137	16.61x	8.60x	1.97x
SETNX	Hoogste: 55,333,360	1,397,967	1,860,919	14,442,422	39.58x	29.73x	3.83x
APPEND	Hoogste: 25,050,648	1,530,680	1,290,421	8,858,165	16.37x	19.41x	2.83x
INCR	Hoogste: 90,783,545	2,104,069	1,918,073	20,603,259	43.15x	47.33x	4.41x
LPUSH	Hoogste: 31,617,779	1,247,914	842,106	10,579,641	25.34x	37.55x	2.99x
RPUSH	Hoogste: 43,776,706	628,324	878,476	11,014,977	69.67x	49.83x	3.97x
SADD	Hoogste: 50,626,647	2,053,737	894,438	12,044,417	24.65x	56.60x	4.20x
HSET	Hoogste: 28,997,514	536,527	781,768	9,797,534	54.05x	37.09x	2.96x
MSET	Hoogste: 11,275,369	378,641	464,801	2,941,342	29.78x	24.26x	3.83x
PING	125,232,520(Beperkt door loadgenerator)	3,235,600	3,480,446	Hoogste: 126,033,542	38.70x	35.98x	0.99x

Benchmarkmethodologie

Benchmarks uitgevoerd door HotKV Ltd. Binnen elke hardwareconfiguratie zijn de producten afzonderlijk getest als losse instanties op dezelfde serverhardware, met de gedocumenteerde threadinstellingen, persistentie uitgeschakeld, waarden van 256 bytes en pipelinediepte 30. De gerapporteerde doorvoer is de mediaan van drie runs, waarbij elke run is berekend door de door de loadgenerators gerapporteerde memtier-doorvoer op te tellen. De resultaten gelden voor deze versies, configuraties en workloads. Andere tuning, andere workloads of geclusterde uitrol kunnen andere resultaten geven.

De gemeten HotKV is vanuit de broncode gebouwd voor deze CPU. Het aantal threads volgde de gedocumenteerde all-core-configuratie en is niet per product afzonderlijk getuned.

Methodologie en ruwe resultaten

Gemeten tegen Redis 8.10.2 vector sets

Sneller dan Redis 8 vector sets in onze test

We laadden dezelfde OpenAI-embeddings in HotKV en Redis 8 en voerden dezelfde 1.000 queries tegen elk uit, met 1 tot 100 gelijktijdige clientverbindingen, op één machine. Beide hielden vectoren met volledige precisie vast, met dezelfde indexinstellingen.

de queries per seconde van Redis, bij 1 tot 100 clients, met 95% recall of beter op 999.000 vectoren

Queries per seconde bij dezelfde recall

90% recall of beter7,9x zoveel queries per seconde

Redis8.061 queries/s

Redis

8.061 queries/s

HotKV63.897 queries/s

HotKV

63.897 queries/s

95% recall of beter5,5x zoveel queries per seconde

Redis6.825 queries/s

Redis

6.825 queries/s

HotKV37.508 queries/s

HotKV

37.508 queries/s

99% recall of beter5,0x zoveel queries per seconde

Redis2.483 queries/s

Redis

2.483 queries/s

HotKV12.393 queries/s

HotKV

12.393 queries/s

5,0x

sneller bij het laden van 999.000 vectoren: 188 s tegen 935 s voor Redis, over 32 verbindingen elk

1,3 ms

mediane querytijd met 50 clients bij 95% recall (Redis: 7,2 ms)

5 van 5

zoekdiepten waarbij de recall@10 van HotKV hoger was dan die van Redis

Beide engines sloegen float32-vectoren met volledige precisie op. Na het laden van 999.000 vectoren hield het HotKV-proces 6,77 GB vast en Redis 7,01 GB.

Niet gemeten: de standaard 8-bit gekwantiseerde modus van Redis, de Redis Query Engine, andere datasets en andere hardware. De HotKV-build is een ontwikkelbuild die niet is uitgebracht. Redis werd geladen vastgepind op vier vCPU's en doorzocht op een opnieuw geladen index (zie het artikel).

Alle cijfers: 999.000 vectoren, 50 clients

Recall en doorvoer van HotKV en Redis bij elke geteste zoekdiepte, voor de geselecteerde indexgrootte en het geselecteerde aantal clients
ef	Recall HotKV	Recall Redis	Queries/s HotKV	Queries/s Redis	Verhouding
40	0,940	0,923	63.897	8.061	7,9x
80	0,970	0,962	37.508	6.825	5,5x
150	0,987	0,980	21.912	5.241	4,2x
300	0,993	0,990	12.393	3.454	3,6x
500	0,997	0,994	7.688	2.483	3,1x

HotKV-build c8dafd37 en Redis 8.10.2, cosinus-gelijkenis, HNSW met M=16 en ef_construction=200 op beide, float32 op beide (Redis NOQUANT). Recall is recall@10 ten opzichte van exacte brute-force-resultaten. Mediaan van 3 runs op Azure Standard_D160alds_v7, AMD EPYC 9V45, 160 vCPUs. De servers deelden 128 vCPU's en de loadgenerators draaiden op 32 andere, met dezelfde clientcode voor beide.

Dataset: dbpedia-entities-openai-1M-embeddings (OpenAI text-embedding-ada-002, 1.536 dimensies) van Kumar Shivendu and Nirant Kasliwal, gelicentieerd onder MIT, plus 1.000 achtergehouden queries. Volledige methode, scripts en ruwe resultaten. Gemeten op 14 oktober 2026.

Klaar om HotKV aan het werk te zetten?

Krijg early access en ontdek HotKV voor jouw workload.

Early access krijgen