DBMS > AlaSQL vs. LeanXcale vs. Milvus vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. LeanXcale vs. Milvus vs. Postgres-XL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

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

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

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,46
Rang	#260	Overall
	#40	Document Stores
	#121	Relational DBMS

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

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

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

milvus.io/docs/overview.md

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

LeanXcale

Erscheinungsjahr

2014

2015

2019

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

2.3.4, Jänner 2024

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Mozilla public license

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus

Implementierungssprache

JavaScript

C++, Go

Server Betriebssysteme

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

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
macOS

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

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

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

through Apache Derby

nein

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C
Java
Scala

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

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

only for local storage and DOM-storage

ACID

nein

ACID

MVCC

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based access control and fine grained access rights

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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