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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Doris vs. Milvus vs. Oracle Berkeley DB vs. Weaviate
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| Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Apache Doris Xaus Vergleich ausschliessen | Milvus Xaus Vergleich ausschliessen | Oracle Berkeley DB Xaus Vergleich ausschliessen | Weaviate Xaus Vergleich ausschliessen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol | A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches | Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store | An AI-native realtime vector database engine that integrates scalable machine learning models. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primäres Datenbankmodell | Relational DBMS | Vektor DBMS | Key-Value Store  unterstützt sortierte und unsortierte Key SetsNative XML DBMS in the Oracle Berkeley DB XML version | Vektor DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | doris.apache.org github.com/apache/doris | milvus.io | www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html | github.com/weaviate/weaviate weaviate.io | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technische Dokumentation | github.com/apache/doris/wiki | milvus.io/docs/overview.md | docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html | weaviate.io/developers/weaviate | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Entwickler | Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu | Oracle ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft | Weaviate B.V. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erscheinungsjahr | 2017 | 2019 | 1994 | 2019 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aktuelle Version | 1.2.2, Februar 2023 | 2.3.4, Jänner 2024 | 18.1.40, Mai 2020 | 1.19, Mai 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lizenz Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf | Open Source commercial license available with Weaviate Enterprise | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | nein | nein | 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 | C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition) | Go | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server Betriebssysteme | Linux | Linux macOS 10.14 or laterWindows with WSL 2 enabled | AIX Android FreeBSD iOS Linux OS X Solaris VxWorks Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datenschema | ja | schemafrei | yes, maps to GraphQL interface | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | Vector, Numeric and String | nein | ja string, int, float, geo point, date, cross reference, fuzzy references | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | nein | ja only with the Berkeley DB XML edition | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundärindizes | ja | nein | ja | ja all data objects are indexed in a semantic vector space (the Contextionary), all primitive fields are indexed | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | ja | nein | ja SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar | GraphQL is used as query language | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs und andere Zugriffskonzepte | JDBC MySQL client | RESTful HTTP API | GraphQL query language RESTful HTTP/JSON API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Unterstützte Programmiersprachen | Java | C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | .Net Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET Andere Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten könnenC C# C++ Java JavaScript (Node.js) 3rd party bindingPerl Python Tcl | JavaScript / TypeScript Python | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-seitige Scripts Stored Procedures | benutzerdefinierte Funktionen | nein | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | nein | nein | ja only for the SQL API | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | horizontale Partitionierung | Sharding | keine | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | keine | Source-Replica Replikation | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | nein | nein | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Immediate Consistency | Bounded Staleness Eventual Consistency Immediate Consistency Session Consistency Tunable Consistency | Eventual Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fremdschlüssel referenzielle Integrität | nein | nein | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | nein | ACID | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | nein | ja | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | Role based access control and fine grained access rights | nein | API Keys OpenID Connect Discovery | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Apache Doris | Milvus | Oracle Berkeley DB | Weaviate | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Milvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready... » mehr | Weaviate is an open source vector database that is robust, scalable, cloud-native,... » mehr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Highly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch... » mehr | Flexible deployment - Free, open source or fully-managed cloud vector database service... » mehr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | RAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication.... » mehr | As a database supporting the development of generative AI and semantic search applications... » mehr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Milvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,... » mehr | All companies that have data. » mehr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | As of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations 3k+ enterprise... » mehr | As of mid 2023: Over 2 million open source downloads 3500+ Weaviate Slack community... » mehr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Milvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Fully-managed... » mehr | Weaviate is open-source, and free to use. Weaviate is also available as a fully managed... » mehr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| DB-Engines Blog Posts | Vector databases | Weaviate, an ANN Database with CRUD support Data Analytics: Apache Doris' Impact in Reporting, Tagging, and Data Lake Operations How to Digest 15 Billion Logs Per Day and Keep Big Queries Within 1 Second Migrating from ClickHouse to Apache Doris: Boosting OLAP Performance Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse Apache Doris Analytical Database Graduates from Apache Incubator bereitgestellt von Google News What Is Milvus Vector Database? Zilliz Unveils Game-Changing Features for Vector Search AI-Powered Search Engine With Milvus Vector Database on Vultr Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search Zilliz Cloud boosts vector database performance bereitgestellt von Google News Margo Seltzer Named ACM Athena Lecturer for Technical and Mentoring Contributions EC will investigate the Oracle/Sun takeover due to concerns about MySQL Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag The importance of bitcoin nodes and how to start one A Quick Look at Open Source Databases for Mobile App Development bereitgestellt von Google News Build enterprise-ready generative AI solutions with Cohere foundation models in Amazon Bedrock and Weaviate vector ... Weaviate Partners with Snowflake to Bring Secure GenAI to Snowpark Container Services Weaviate Partners with Snowflake to Bring Secure GenAI to Snowpark Container Services Foley Represents Cortical Ventures in $50M Series B Round for Weaviate Getting Started with Weaviate: A Beginner's Guide to Search with Vector Databases bereitgestellt von Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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