DBMS > AnzoGraph DB vs. BigObject vs. Milvus

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. BigObject vs. Milvus

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Name

Kurzbeschreibung

Scalable graph database built for online analytics and data harmonization with MPP scaling, high-performance analytical algorithms and reasoning, and virtualization

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Vektor DBMS

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

Punkte	0,27
Rang	#302	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	0,13
Rang	#342	Overall
	#150	Relational DBMS

Punkte	1,81
Rang	#144	Overall
	#5	Vektor DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

bigobject.io

milvus.io

Technische Dokumentation

docs.cambridgesemantics.com/anzograph/userdoc/home.htm

docs.bigobject.io

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

Cambridge Semantics

BigObject, Inc.

Erscheinungsjahr

2018

2015

2019

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

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

C++, Go

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

SPARQL and SPARQL* as primary query language. Cypher preview.

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Apache Mule
gRPC
JDBC
Kafka
OData access for BI tools
OpenCypher
RESTful HTTP API
SPARQL

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Lua

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency in MPP-Cluster

keine

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

nein

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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Back to the future: Does graph database success hang on query language?
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How Knowledge Graphs Automate Data Preparation
15. Juli 2020, Database Trends and Applications

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31. Januar 2024, SitePoint

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20. März 2024, GlobeNewswire

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31. Januar 2024, InfoWorld

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