DBMS > 4D vs. EXASOL vs. Milvus vs. SiteWhere vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. EXASOL vs. Milvus vs. SiteWhere vs. SwayDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics.

A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	2,47
Rang	#110	Overall
	#54	Relational DBMS

Punkte	1,76
Rang	#139	Overall
	#62	Relational DBMS

Punkte	2,78
Rang	#103	Overall
	#3	Vektor DBMS

Punkte	0,06
Rang	#383	Overall
	#43	Time Series DBMS

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

www.4d.com

www.exasol.com

milvus.io

github.com/sitewhere/sitewhere

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

developer.4d.com

www.exasol.com/resources

milvus.io/docs/overview.md

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

Entwickler

4D, Inc

Exasol

SiteWhere

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

1984

2000

2019

2010

2018

Aktuelle Version

v20, April 2023

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus

Implementierungssprache

C++, Go

Java

Scala

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
OS X
Windows

Datenschema

vordefiniertes Schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

RESTful HTTP API

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

Java
Lua
Python
R

C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf HBase

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer und Gruppen

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Role based access control and fine grained access rights

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Milvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready...
» mehr

Competitive advantages

Highly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch...
» mehr

Typical application scenarios

RAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication....
» mehr

Key customers

Milvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,...
» mehr

Market metrics

As of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations 3k+ enterprise...
» mehr

Licensing and pricing models

Milvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Fully-managed...
» mehr

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

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26. März 2024, The New Stack

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20. März 2024, GlobeNewswire

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22. März 2024, Datanami

IBM watsonx.data’s integrated vector database: unify, prepare, and deliver your data for AI
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11. Juli 2017, Open Source For You

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