DBMS > Amazon DynamoDB vs. H2 vs. HyperSQL vs. Milvus

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. H2 vs. HyperSQL vs. Milvus

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Gehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichert

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

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	74,07
Rang	#17	Overall
	#3	Document Stores
	#2	Key-Value Stores

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	3,49
Rang	#87	Overall
	#47	Relational DBMS

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

Website

aws.amazon.com/dynamodb

www.h2database.com

hsqldb.org

milvus.io

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/dynamodb

www.h2database.com/html/main.html

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

Amazon

Thomas Mueller

Erscheinungsjahr

2012

2005

2001

2019

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

2.7.2, Juni 2023

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von Datenbankoperationen

Open Source

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

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

Open Source

Apache Version 2.0

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

Java

C++, Go

Server Betriebssysteme

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

Java

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Java, SQL

nein

Triggers

by integration with AWS Lambda

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

kann bei LeseOperationen spezifiziert werden

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

ACID

ACID across one or more tables within a single AWS account and region

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbar

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

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

Introducing configurable maximum throughput for Amazon DynamoDB on-demand | Amazon Web Services
3. Mai 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

A new and improved AWS CDK construct for Amazon DynamoDB tables | Amazon Web Services
31. Januar 2024, AWS Blog

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

bereitgestellt von Google News

HyperSQL DataBase flaw leaves library vulnerable to RCE
24. Oktober 2022, The Daily Swig

Introduction to JDBC with HSQLDB tutorial
14. November 2022, TheServerSide.com

bereitgestellt von Google News

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

Zilliz Unveils Game-Changing Features for Vector Search
22. März 2024, Datanami

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk