DBMS > AlaSQL vs. Apache Drill vs. Drizzle vs. Heroic vs. Milvus

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Apache Drill vs. Drizzle vs. Heroic vs. Milvus

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Vektor DBMS

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

Punkte	0,49
Rang	#259	Overall
	#40	Document Stores
	#120	Relational DBMS

Punkte	2,28
Rang	#119	Overall
	#23	Document Stores
	#56	Relational DBMS

Punkte	0,57
Rang	#250	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	1,81
Rang	#144	Overall
	#5	Vektor DBMS

Website

alasql.org

drill.apache.org

github.com/spotify/heroic

milvus.io

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

drill.apache.org/docs

spotify.github.io/heroic

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Apache Software Foundation

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Spotify

Erscheinungsjahr

2014

2012

2008

2014

2019

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

7.2.4, September 2012

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GNU GPL

Open Source

Apache 2.0

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

JavaScript

C++

Java

C++, Go

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
OS X

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

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

Close to SQL99, but no user access control, stored procedures and host language bindings.

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

mit propriätären Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C++

C
C++
Java
PHP

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
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

only for local storage and DOM-storage

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

Depending on the underlying data source

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Depending on the underlying data source

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

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

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 won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Create a Marvel Database with SQL and Javascript, the easy way
2. Juli 2019, Towards Data Science

Multi faceted data exploration in the browser using Leaflet and amCharts
3. Mai 2020, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Using Apache Iceberg for Developing Modern Data Tables
3. Oktober 2023, Open Source For You

Analyse Kafka messages with SQL queries using Apache Drill
23. September 2019, Towards Data Science

Apache Drill case study: A tutorial on processing CSV files
9. Juni 2016, TheServerSide.com

Apache Drill improves big data SQL query engine
31. August 2021, TechTarget

Apache Drill Eliminates ETL, Data Transformation for MapR Database
11. April 2016, The New Stack

bereitgestellt von Google News

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

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

What Is Milvus Vector Database?
6. Oktober 2023, 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 Cloud boosts vector database performance
31. Januar 2024, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk