DBMS > Apache Druid vs. Milvus vs. Riak TS vs. SWC-DB vs. YottaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Milvus vs. Riak TS vs. SWC-DB vs. YottaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

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

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

A high performance, scalable Wide Column DBMS

A fast and solid embedded Key-value store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Relational DBMS

using the Octo plugin

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

Punkte	3,34
Rang	#88	Overall
	#48	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

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

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Punkte	0,20
Rang	#317	Overall
	#47	Key-Value Stores

Website

druid.apache.org

milvus.io

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

yottadb.com

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

milvus.io/docs/overview.md

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

yottadb.com/resources/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Open Source, formerly Basho Technologies

Alex Kashirin

YottaDB, LLC

Erscheinungsjahr

2012

2019

2015

2020

2001

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

2.3.4, Jänner 2024

3.0.0, September 2022

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL V3

Open Source

AGPL 3.0

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

Erlang

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
OS X

Linux

Docker
Linux

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

SQL for querying

nein

yes, limited

SQL-like query language

by using the Octo plugin

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

RESTful HTTP API

HTTP API
Native Erlang Interface

Proprietäres Protokoll
Thrift

PostgreSQL wire protocol

using the Octo plugin
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

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

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

C++

C
Go
JavaScript (Node.js)
Lua
M
Perl
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Erlang

nein

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

Role based access control and fine grained access rights

nein

Benutzer und Gruppen basierend auf Betriebssystem-Security

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

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