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DBMS > Alibaba Cloud Table Store vs. Apache Phoenix vs. ArcadeDB vs. Milvus

Vergleich der Systemeigenschaften Alibaba Cloud Table Store vs. Apache Phoenix vs. ArcadeDB vs. Milvus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAlibaba Cloud Table Store  Xaus Vergleich ausschliessenApache Phoenix  Xaus Vergleich ausschliessenArcadeDB  Xaus Vergleich ausschliessenMilvus  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA fully managed Wide Column Store for large quantities of semi-structured data with real-time accessA scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBaseFast and scalable multi-model DBMS, originally forked from OrientDB but most of the code has been rewrittenA DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches
Primäres DatenbankmodellWide Column StoreRelational DBMSDocument Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Time Series DBMS infoin next version
Vektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,26
Rang#301  Overall
#12  Wide Column Stores
Punkte1,97
Rang#126  Overall
#59  Relational DBMS
Punkte0,02
Rang#366  Overall
#50  Document Stores
#38  Graph DBMS
#53  Key-Value Stores
#36  Time Series DBMS
Punkte2,31
Rang#113  Overall
#3  Vektor DBMS
Websitewww.alibabacloud.com/­product/­table-storephoenix.apache.orgarcadedb.commilvus.io
Technische Dokumentationwww.alibabacloud.com/­help/­en/­tablestorephoenix.apache.orgdocs.arcadedb.commilvus.io/­docs/­overview.md
EntwicklerAlibabaApache Software FoundationArcade Data
Erscheinungsjahr2016201420212019
Aktuelle Version5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019September 20212.3.4, Jänner 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus
ImplementierungsspracheJavaJavaC++, Go
Server BetriebssystemegehostetLinux
Unix
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
Datenschemaschemafreija infolate-bound, schema-on-read capabilitiesschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaVector, Numeric and String
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesneinjajanein
SQL infoSupport of SQLneinjaSQL-like query language, no joinsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP APIJDBCJDBC
MongoDB API
OpenCypher
PostgreSQL wire protocol
Redis API
RESTful HTTP/JSON API
TinkerPop Gremlin
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
Python
C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
JavaC++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinbenutzerdefinierte Funktionennein
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoImplicit feature of the cloud serviceShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infoImplicit feature of the cloud serviceMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinHadoop integrationneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual ConsistencyImmediate ConsistencyBounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja inforelationship in graphsnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-row operationsACIDACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights based on subaccounts and tokensAccess Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancyRole based access control and fine grained access rights
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Alibaba Cloud Table StoreApache PhoenixArcadeDBMilvus
Specific characteristicsMilvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready...
» mehr
Competitive advantagesHighly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch...
» mehr
Typical application scenariosRAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication....
» mehr
Key customersMilvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,...
» mehr
Market metricsAs of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations​ ​ 3k+ enterprise...
» mehr
Licensing and pricing modelsMilvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Fully-managed...
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Alibaba Cloud Table StoreApache PhoenixArcadeDBMilvus
DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021,  Krishna Maheshwari (sponsor) 

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Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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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

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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

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