DBMS > 4D vs. H2 vs. Kinetica vs. Milvus vs. ObjectBox

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. H2 vs. Kinetica vs. Milvus vs. ObjectBox

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

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

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Vektor DBMS

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Spatial DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	2,58
Rang	#108	Overall
	#54	Relational DBMS

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,64
Rang	#236	Overall
	#109	Relational DBMS

Punkte	2,31
Rang	#113	Overall
	#3	Vektor DBMS

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Website

Technische Dokumentation

developer.4d.com

www.h2database.com/html/main.html

docs.kinetica.com

milvus.io/docs/overview.md

docs.objectbox.io

Entwickler

4D, Inc

Thomas Mueller

Kinetica

ObjectBox Limited

Erscheinungsjahr

1984

2005

2012

2019

2017

Aktuelle Version

v20, April 2023

2.2.220, Juli 2023

7.1, August 2021

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache License 2.0

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

Java

C, C++

C++, Go

C und C++

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

Java

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

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

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Source-Replica Replikation

online/offline synchronization between client and server

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

GPU vRAM or System RAM

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer und Gruppen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

Role based access control and fine grained access rights

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

Neuigkeiten

The on-device Vector Database for Android and Java
29. Mai 2024

Vector search: making sense of search queries
29. Mai 2024

Python on-device Vector and Object Database for Local AI
28. Mai 2024

Evolution of search: traditional vs vector search
23. Mai 2024

On-device Vector Database for Dart/Flutter
21. Mai 2024

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.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

alle anzeigen

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
21. März 2024, insideBIGDATA

Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data
18. März 2024, SiliconANGLE News

Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise
18. März 2024, GlobeNewswire

Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI
30. Oktober 2023, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

How NVIDIA GPU Acceleration Supercharged Milvus Vector Database
26. März 2024, The New Stack

AI-Powered Search Engine With Milvus Vector Database on Vultr
31. Januar 2024, SitePoint

Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search
20. März 2024, GlobeNewswire

Zilliz Unveils Game-Changing Features for Vector Search
22. März 2024, Datanami

IBM watsonx.data’s integrated vector database: unify, prepare, and deliver your data for AI
9. April 2024, IBM

bereitgestellt von Google News

Industrial IoT (IIoT) edge solution for railway operators – a Kapsch ObjectBox Case Study
21. Juni 2019, 1E9

The Megashift Towards Decentralized Edge Computing
27. August 2021, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk