Il Krummelanke della startup tedesca SereneDB è dichiarato essere il motore di ricerca di database più veloce al mondo, combinando ricerca e analisi in un unico prodotto.
L'azienda afferma che gli agenti AI eseguono centinaia di query ibride di ricerca e conteggio al secondo, tuttavia ogni database in produzione è stato costruito per utenti umani. Il suo motore Krummelanke è progettato per gestire ricerche di database ad alta velocità su scala di agenti. Krummelanke è open-source sotto licenza Apache 2.0, compatibile con Postgres ed Elastic, e può eseguire ricerche full-text su dati archiviati su S3.
Il co-fondatore e CEO Alexander Malandin ha dichiarato: “Il futuro agentico è, soprattutto, un problema di carico dati. Oggi un agente AI è una singola ape che visita un singolo fiore. Quello che sta arrivando è lo sciame: più agenti che dipendenti in ogni organizzazione, ognuno dei quali esegue centinaia di query al secondo. L'infrastruttura costruita per utenti umani non è né abbastanza veloce né abbastanza conveniente per sopravvivere a quel carico. Il futuro agentico richiede una nuova generazione di database: ricerca ultra-veloce e analisi ultra-veloce in un unico motore, dove le operazioni di ricerca sono misurate in nanosecondi e una domanda su miliardi di record torna in millisecondi. Uno che tratta gli agenti come utenti di prima classe, resiste alla loro scala e raggiunge i dati ovunque essi risiedano. Questo è ciò che abbiamo costruito, e con SereneDB Krummelanke lo stiamo mettendo in produzione.”
SereneDB nota che i motori analitici come Snowflake, BigQuery, DuckDB su Parquet e i lakehouse generalmente leggono dati colonnari direttamente da S3 per impostazione predefinita. Le scansioni sequenziali di grandi dimensioni si adattano al profilo di latenza dello storage a oggetti, a differenza della ricerca full-text. La ricerca full-text richiede un indice invertito che elenca elementi di contenuto come parole o numeri e li mappa alle loro posizioni all'interno di tabelle o documenti. La ricerca con indice invertito genera molti accessi casuali. Tipicamente, i motori di ricerca basati su Lucene memorizzano gli indici su storage locale veloce separato dal principale data store del lakehouse. SereneDB afferma che i dati “ricercabili” all'interno di una distribuzione Elastic significano mantenere una seconda copia su flash, il livello di storage più costoso disponibile.
Abbiamo chiesto in che modo la ricerca di SereneDB differisce dalla ricerca di dati di object storage generici come la ricerca di Cloudian HyperStore.
Il CTO Andrey Abramov ci ha detto: “Cloudian è un fornitore di storage compatibile con S3 e HyperSearch è un servizio collegato al bucket. Raccoglie metadati degli oggetti archiviati e indicizza tali metadati all'interno di un componente di ricerca sottostante; questo è un sistema di indicizzazione separato popolato tramite copia dei dati. Molti servizi implementano la ricerca in questo modo e funzionano bene.”
A livello di core del motore di ricerca, tuttavia: “Ci sono solo una manciata di tecnologie e librerie di ricerca core in tutto il mondo: Lucene, Tantivy e IResearch costruito da SereneDB. Elasticsearch, OpenSearch, Solr e molti altri sono derivati di Lucene e seguono un modello copy-first. Non possono cercare dati che non detengono localmente, quindi qualsiasi dato da cercare deve essere estratto, trasferito e duplicato nel cluster di ricerca.”
SereneDB funziona in modo diverso: “SereneDB indicizza i dati dove risiedono già. I file Parquet e le tabelle Iceberg su S3 rimangono la fonte di verità. Memorizziamo solo l'indice derivato. La ricerca stessa — full-text con ranking BM25, ricerca vettoriale e geo — viene eseguita su quell'indice con un piccolo set locale attivo. Il caso d'uso di Iceberg serve come esempio concreto: un cliente scrive modifiche a una tabella Iceberg su S3, SereneDB raccoglie tali aggiornamenti e serve ricerca e analisi su di essi. È possibile puntare qualsiasi numero di nodi SereneDB alla stessa tabella.”
Abbiamo chiesto se i fornitori di object storage, database o lakehouse potessero adottare il motore di ricerca di SereneDB come alternativa a Lucene e ai suoi derivati. Abramov ha detto: “Sì, assolutamente! Possiamo non solo sostituire ElasticSearch, OpenSearch, Solr, CrateDB che sono derivati puri di Lucene, ma anche aumentarli con capacità analitiche. Ad esempio, manteniamo documentazione dedicata che copre la migrazione da ElasticSearch.”
L'azienda ha eseguito benchmark confrontando la velocità del suo motore di ricerca con alternative popolari e superandole. Abramov ha detto: “Il nostro obiettivo con questi benchmark era dimostrare che SereneDB è un'alternativa più veloce e moderna allo stack di ricerca tradizionale.”
Dettagli del Benchmark
Il SearchBench di SereneDB include 92 query di ricerca e analisi eseguite su 100 milioni e 1 miliardo di record di log OpenTelemetry, il dataset TextBench pubblicato da ClickHouse con 15 colonne archiviate per record. Tutti i test sono eseguiti su un singolo server. Ogni motore concorrente è stato ottimizzato utilizzando parametri di configurazione pubblicati, con un timeout di 60 secondi per query. Qualsiasi query che supera questo limite viene contrassegnata come non completata.
I risultati del benchmark per più di una dozzina di motori di ricerca popolari sono disponibili su una dashboard. I motori testati includono Elasticsearch in quattro configurazioni, OpenSearch, ParadeDB, CrateDB, ArangoDB, TigerDB con varianti row e column store, e vanilla Postgres, con motori aggiuntivi da aggiungere. La temporizzazione utilizza tre esecuzioni per query, prendendo il miglior risultato dalle ultime due esecuzioni. Una query viene eseguita alla volta da un singolo client e la cache dei risultati è disabilitata. La dashboard misura la latenza piuttosto che il throughput.
Le celle dei risultati della dashboard mostrano rapporti di performance relativi al motore più veloce per ogni query, dove il risultato più veloce equivale a 1.0x. Il punteggio complessivo è calcolato come la media geometrica di questi 92 rapporti per query. SereneDB spiega che questo metodo standard di media dei rapporti impedisce a una singola query outlier di distorcere i risultati.
SereneDB raggiunge una media geometrica di 1.05x sul dataset da 100 milioni di record e 1.07x sul dataset da 1 miliardo di record. Su tutte le 92 query, è o il motore più veloce o entro pochi punti percentuali dalla velocità massima. ElasticSearch si posiziona al secondo posto con una media geometrica di 2.8x sul dataset da 100 milioni. Il column store di TigerData ottiene 2.24x sul dataset da 1 miliardo, con numerosi timeout. Vanilla Postgres raggiunge 204x sul dataset da 100 milioni e 50.69x sul dataset da 1 miliardo.
Per semplificare il confronto tra i fornitori oltre la complessa visualizzazione della dashboard, abbiamo creato un grafico che mostra i punteggi medi geometrici ordinati dal benchmark da 100 milioni basato sui dati dello screenshot.
I divari di performance sono estremamente ampi, quindi abbiamo escluso i punteggi superiori a 10 e ridisegnato il grafico. Come afferma SereneDB, il suo motore di ricerca guida il gruppo testato.
Fondazione e finanziamento di SereneDB
SereneDB è stata fondata a Berlino nel 2025 da Alexander Malandin, CEO con precedente esperienza di vendita enterprise presso EMC, Dell e ArangoDB; Andrey Abramov, CTO con background di ricerca e sviluppo nella ricerca presso Quest Software, EMC e ArangoDB; e Valery Mironov, ingegnere core precedentemente presso ArangoDB e YDB. Il team di ingegneri di otto persone ha collaborato per oltre 16 anni. Il suo core di ricerca IResearch è in fase di sviluppo dal 2014.
La startup ha annunciato 2,1 milioni di dollari in finanziamenti pre-seed nel dicembre 2025, guidati da Entourage e High-Tech Gründerfonds.
SereneDB Krummelanke è open source sotto licenza Apache 2.0 ed è disponibile su GitHub.
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/Global Strategy Director
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
Email: yangyd@qianxingdata.com
Sito web: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
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