DBMS > 4D vs. LeanXcale vs. Machbase Neo vs. Memcached vs. Milvus

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. LeanXcale vs. Machbase Neo vs. Memcached vs. Milvus

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

In-memory Key-Value Store, ursprünglich entwickelt für Caching

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store

Vektor DBMS

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

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

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

Punkte	0,12
Rang	#339	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	19,42
Rang	#32	Overall
	#4	Key-Value Stores

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

Website

Technische Dokumentation

developer.4d.com

machbase.com/dbms

github.com/memcached/memcached/wiki

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

4D, Inc

LeanXcale

Machbase

Danga Interactive

ursprünglich von Brad Fitzpatrick für LiveJournal entwickelt

Erscheinungsjahr

1984

2015

2013

2003

2019

Aktuelle Version

v20, April 2023

V8.0, August 2023

1.6.25, Maerz 2024

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free test version available

Open Source

BSD Lizenz

Open Source

Apache Version 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

C++, Go

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux
macOS
Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

through Apache Derby

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

Propriätäres Protokoll

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

C
Java
Scala

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

selectable replication factor

keine

Repcached, ein Memcached Patch, liefert Replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

volatile and lookup table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer und Gruppen

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

mittels SASL (Simple Authentication and Security Layer) Protokoll

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

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

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14. September 2017, InfoWorld

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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

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9. April 2024, IBM

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