DBMS > Altibase vs. Bangdb vs. EXASOL vs. Milvus vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Altibase vs. Bangdb vs. EXASOL vs. Milvus vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An enterprise grade, high-performance RDBMS

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics.

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

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,07
Rang	#186	Overall
	#87	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#347	Overall
	#47	Document Stores
	#34	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	1,99
Rang	#124	Overall
	#58	Relational DBMS

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

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

github.com/ALTIBASE/Documents/tree/master/Manuals

docs.bangdb.com

www.exasol.com/resources

milvus.io/docs/overview.md

docs.voltdb.com

Entwickler

Altibase

Sachin Sinha, BangDB

Exasol

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

1999

2012

2000

2019

2010

Aktuelle Version

v7.3, 2023, August 2023

BangDB 2.0, October 2021

2.3.4, Jänner 2024

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open source edition discontinued with March 2023

Open Source

BSD 3

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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++

C, C++

C++, Go

Java, C++

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux

Linux

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
OS X

for development

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

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

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

nein

SQL

Support of SQL

ANSI SQL-92

SQL like support with command line tool

nein

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

RESTful HTTP API

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Java

C
C#
C++
Java
Python

Java
Lua
Python
R

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

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

stored procedures and stored functions

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Java

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes (enterprise version only)

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Role based access control and fine grained access rights

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Altibase is Adopted for Presence Service to Provide User Information and Online Presence
8. April 2019, PR Newswire

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17. Mai 2022, Etnews

In-memory OLAP Database Market Is Booming (CAGR of 24.95%) Worldwide | Terracotta, Altibase, Kognitio, Mcobject ...
26. Oktober 2018, openPR

South Korean company to provide database solution to Mobicom
10. April 2020, UB Post

In-Memory Database Market Rapid Growth at Deep Value Price :Altibase Corporation, Amazon Web Services, Datastax ...
13. April 2024, Post Production Buyers Guide

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Exasol Finds AI Underinvestment Leads to Business Failure, But Data Challenges Stall Rapid Adoption
14. Mai 2024, insideBIGDATA

It's Back to the Database Future for Exasol CEO Tewes
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26. Februar 2024, TechTarget

Top Customer-Rated Exasol Espresso Gets Boost of AI
13. November 2023, Yahoo Finance

Exasol Unveils New Suite of AI Tools to Turbocharge Enterprise Data Analytics
21. Februar 2024, Business Wire

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How NVIDIA GPU Acceleration Supercharged Milvus Vector Database
26. März 2024, The New Stack

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22. März 2024, Datanami

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20. März 2024, GlobeNewswire

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31. Januar 2024, SitePoint

IBM watsonx.data’s integrated vector database: unify, prepare, and deliver your data for AI
9. April 2024, IBM

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Unveiling Volt Active Data's game-changing approach to limitless app performance
16. Oktober 2023, YourStory

VoltDB Launches Active(N) Lossless Cross Data Center Replication
31. August 2021, PR Newswire

VoltDB Turns to Real-Time Analytics with NewSQL Database
30. Januar 2014, Datanami

VoltDB Upgrades Power, Security of Its In-Memory Database
1. Februar 2017, eWeek

VoltDB Aims for Fast Big Data Development -- ADTmag
29. Januar 2015, ADT Magazine

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