DBMS > AlaSQL vs. Google BigQuery vs. H2 vs. Milvus vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Google BigQuery vs. H2 vs. Milvus vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Large scale data warehouse service with append-only tables

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

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

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Vektor DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial 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	61,90
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	8,22
Rang	#50	Overall
	#32	Relational DBMS

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

Punkte	0,09
Rang	#351	Overall
	#47	Document Stores

Website

alasql.org

cloud.google.com/bigquery

www.h2database.com

milvus.io

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

cloud.google.com/bigquery/docs

www.h2database.com/html/main.html

milvus.io/docs/overview.md

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Google

Thomas Mueller

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

2010

2005

2019

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

2.3.4, Jänner 2024

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

kommerziell

Open Source

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

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

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

Java

C++, Go

Clojure

Server Betriebssysteme

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

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

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

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

Java

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

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

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

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year
3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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

Winning the 2020 Google Cloud Technology Partner of the Year – Infrastructure Modernization Award
22. Dezember 2021, CIO

Google’s Logica language addresses SQL’s flaws
15. April 2021, InfoWorld

Hightouch Announces $38M in Funding and Launches New Customer 360 Toolkit
20. Juli 2023, Datanami

Hightouch Raises $38M in Funding
19. Juli 2023, FinSMEs

Benefits of a Hybrid Data Lake. How to combine a Data Warehouse with a… | by Christianlauer
14. Januar 2021, Towards Data Science

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 Cloud boosts vector database performance
31. Januar 2024, InfoWorld

What Is Milvus Vector Database?
6. Oktober 2023, The New Stack

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk