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DBMS > Amazon DynamoDB vs. BigObject vs. Milvus vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. BigObject vs. Milvus vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DynamoDB  Xaus Vergleich ausschliessenBigObject  Xaus Vergleich ausschliessenMilvus  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungGehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichertAnalytic DBMS für Echtzeitberechnungen und QueriesA DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searchesTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMS infoEin hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werdenVektor DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte74,45
Rang#17  Overall
#3  Document Stores
#2  Key-Value Stores
Punkte0,19
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte2,78
Rang#103  Overall
#4  Vektor DBMS
Websiteaws.amazon.com/­dynamodbbigobject.iomilvus.iotrafodion.apache.org
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­dynamodbdocs.bigobject.iomilvus.io/­docs/­overview.mdtrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerAmazonBigObject, Inc.Apache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2012201520192014
Aktuelle Version2.4.4, Mai 20242.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von Datenbankoperationenkommerziell infokostenlose community edition verfügbarOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache 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
ImplementierungsspracheC++, GoC++, Java
Server BetriebssystemegehostetLinux infodistributed as a docker-image
OS X infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Windows infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Linux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
Linux
Datenschemaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaVector, Numeric and Stringja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIfluentd
ODBC
RESTful HTTP API
RESTful HTTP APIADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinLuaneinJava Stored Procedures
Triggersja infoby integration with AWS Lambdaneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjakeineja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenneinneinja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
keineBounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja infoautomatically between fact table and dimension tablesneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoACID across one or more tables within a single AWS account and regionneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infoRead/write lock on objects (tables, trees)jaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarneinRole based access control and fine grained access rightsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Amazon DynamoDBBigObjectMilvusTrafodion
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

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

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Weitere Ressourcen
Amazon DynamoDBBigObjectMilvusTrafodion
DB-Engines Blog Posts

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

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Use Amazon DynamoDB incremental exports to drive continuous data retention | Amazon Web Services
12. Juni 2024, AWS Blog

AWS announces Amazon DynamoDB zero-ETL integration with Amazon OpenSearch Service
28. November 2023, AWS Blog

Simplify cross-account access control with Amazon DynamoDB using resource-based policies | Amazon Web Services
20. März 2024, AWS Blog

Simplify private connectivity to Amazon DynamoDB with AWS PrivateLink | Amazon Web Services
19. März 2024, AWS Blog

Bulk update Amazon DynamoDB tables with AWS Step Functions | Amazon Web Services
20. März 2024, AWS Blog

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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

Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search
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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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

Apache Software Foundation Releases its 2019 Fiscal Year Report
17. August 2019, Open Source For You

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