---
title: "KiviDB: Rust ile Yazılmış, Daha Hızlı Redis Uyumlu Bellek İçi Veritabanı ve Vektör Önbelleği"
url: https://blog.edumints.com/kividb-rust-ile-yazilmis-daha-hizli-redis-uyumlu-bellek-ici-veritabani
category: "Backend"
date: 2026-10-19T15:05:13.869Z
publisher: Edumints Blog
lang: tr-TR
source_name: "Hacker News"
source_url: https://github.com/kividbio/kividb
---

# KiviDB: Rust ile Yazılmış, Daha Hızlı Redis Uyumlu Bellek İçi Veritabanı ve Vektör Önbelleği

## KiviDB Nedir?

KiviDB, Redis ve Valkey için Rust dilinde geliştirilmiş hızlı ve çok iş parçacıklı (multi-threaded) bir alternatiftir. RESP2 ve RESP3 protokollerini doğrudan desteklediği için mevcut Redis istemcileri, `redis-cli` ve yazılım kütüphaneleri hiçbir kod değişikliği gerektirmeden çalışır. İçerisinde yerleşik olarak tam metin (full-text) ve vektör arama yetenekleri barındırır. 

Parçalı (sharded) bellek içi anahtar-değer mimarisi sayesinde sistemdeki tüm işlemci çekirdeklerini aktif olarak kullanır. Veri kalıcılığını ise anlık görüntüler (snapshots) ve isteğe bağlı sadece ekleme yapılan dosyalar (AOF) üzerinden sağlar. Aynı 32 çekirdekli donanımda KiviDB, saniyede 21 milyon ardışık (pipelined) `GET` isteğine yanıt verebilmektedir. Bu performans, Redis 8'in yaklaşık 9 katı ve Dragonfly'ın 2.3 katı hıza denk gelirken, Dragonfly'ın p99 gecikme süresinin (latency) yarısından daha düşük bir değer sunar.

```bash
docker run -d -p 6380:6380 kividb/kividb
redis-cli -p 6380 PING  # PONG
```

KiviDB, mevcut Redis kurulumlarıyla yan yana sorunsuz çalışabilmek için varsayılan 6379 yerine `6380` portunu dinler. İstemcinizi doğrudan bu porta yönlendirebilir veya `--port 6379` parametresiyle başlatabilirsiniz. Modern yazılım geliştirme süreçlerinde, özellikle RAG ve yapay zeka uygulamalarında hem önbellekleme hem de vektör arama ihtiyaçlarını tek bir yüksek performanslı motorda birleştirmek mimari karmaşıklığı önemli ölçüde azaltır.

- **Protokol**: Redis uyumlu komut yüzeyi (desteklenen tüm komutlar için `COMMANDS.md` dosyasına bakılabilir).
- **Arama ve vektörler**: Tam metin, etiket, sayısal ve vektör (FLAT / HNSW) aramaları için Redis Stack tarzı `FT.*` komutları.
- **Lua betikleri**: İsteğe bağlı Cargo özelliği. `EVAL`, `SCRIPT`, `FUNCTION`, `FCALL` ve ilgili komutlar `--features lua` ile yapılan derlemelerde kullanılabilir.
- **TLS**: İsteğe bağlı Cargo özelliği (`--features tls`).
- **Varsayılan dinleme adresi**: Korumalı mod (protected mode) açık şekilde `0.0.0.0:6380`.
- **Lisans**: GNU Affero Genel Kamu Lisansı v3 (AGPL-3.0-only), açık kaynak. KiviDB'yi kullanmak kendi uygulamanızı AGPL kapsamına sokmaz.

## Rakipleriyle Karşılaştırması

Ekim 2026 itibarıyla KiviDB ve alternatiflerinin temel mimari farkları geliştiriciler için önemli seçimler sunar:

- **Lisans**: KiviDB (AGPL-3.0), Redis 8 (RSALv2, SSPLv1 veya AGPL-3.0), Valkey 8 (BSD-3-Clause), Dragonfly (BSL 1.1), KeyDB (BSD-3-Clause).
- **Dil**: KiviDB (Rust), Redis 8 (C), Valkey 8 (C), Dragonfly (C++), KeyDB (C++).
- **Komut Çalıştırma Mimarisi**: KiviDB (her çekirdekte - sharded), Redis 8 (tek iş parçacığı + G/Ç iş parçacıkları), Valkey 8 (tek iş parçacığı + G/Ç iş parçacıkları), Dragonfly (her çekirdekte - shared-nothing), KeyDB (birden fazla iş parçacığı).
- **Tam Metin ve Vektör Arama (`FT.*`)**: KiviDB (yerleşik), Redis 8 (yerleşik - Query Engine), Valkey 8 (ayrı modül), Dragonfly (yerleşik), KeyDB (yok).
- **Lua Betik Desteği**: KiviDB (`lua` derlemesi ile), Redis 8, Valkey 8, Dragonfly ve KeyDB (evet).

## Performans

Veri işleme hacmi (throughput), gecikme süresi, vektör arama ve vektör veri yükleme (ingest) metrikleri, çok çekirdekli mimarinin üretim ortamlarındaki doğrudan kazanımlarını göstermektedir. Tüm test verileri Ekim 2026'da AWS Graviton3 bare metal (`c7gn.metal`, 64 vCPU) sunucuda 32 çekirdekle sınırlandırılarak ve yük oluşturucu ayrı bir sunucuda çalıştırılarak elde edilmiştir. Yüksek trafikli sistemler tasarlayan mühendisler için tek iş parçacıklı darboğazları aşmak, donanım maliyetlerini düşürürken sistem ölçeklenebilirliğini doğrudan artırır.

---

**Kaynak:** Hacker News (https://github.com/kividbio/kividb)
**Yayıncı:** [Edumints Blog](https://blog.edumints.com) · Alıntılarken bu URL'ye bağlantı verin: https://blog.edumints.com/kividb-rust-ile-yazilmis-daha-hizli-redis-uyumlu-bellek-ici-veritabani