DBMS > Apache Drill vs. Cubrid vs. Milvus vs. mSQL vs. PostGIS

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Cubrid vs. Milvus vs. mSQL vs. PostGIS

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

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

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

Spatial extension of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

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

Punkte	1,27
Rang	#167	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	22,69
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Website

drill.apache.org

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

milvus.io

hughestech.com.au/products/msql

postgis.net

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

cubrid.org/manuals

milvus.io/docs/overview.md

postgis.net/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Hughes Technologies

Erscheinungsjahr

2012

2008

2019

1994

2005

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

11.0, Jaenner 2021

2.3.4, Jänner 2024

4.4, Oktober 2021

3.4.2, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

GPL v2.0

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, C++, Java

C++, Go

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

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

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

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

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

keine

basierend auf PostgreSQL

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

basierend auf PostgreSQL

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

fine grained access rights according to SQL-standard

Role based access control and fine grained access rights

nein

basierend auf PostgreSQL

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,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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11. April 2016, The New Stack

Drill Mines Diverse Data Sets, Google Style
20. Mai 2015, The Next Platform

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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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Higher Education PS rules out ghost students before PAC
29. November 2018, diggers.news

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