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DBMS > Apache Impala vs. Datomic vs. Milvus vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Datomic vs. Milvus vs. Netezza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenDatomic  Xaus Vergleich ausschliessenMilvus  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopDBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der DatenA DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searchesData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSVektor DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte1,66
Rang#144  Overall
#66  Relational DBMS
Punkte2,78
Rang#103  Overall
#4  Vektor DBMS
Punkte8,59
Rang#45  Overall
#29  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orgwww.datomic.commilvus.iowww.ibm.com/­products/­netezza
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.datomic.commilvus.io/­docs/­overview.md
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaCognitectIBM
Erscheinungsjahr2013201220192000
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20221.0.7075, Dezember 20232.4.4, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziell infoLimitierte Edition gratisOpen Source infoApache Version 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus
ImplementierungsspracheC++Java, ClojureC++, Go
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
Linux infoIn Appliance inkludiert
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaVector, Numeric and Stringja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP APIRESTful HTTP APIJDBC
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCClojure
Java
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceja infoTransaction Functionsneinja
TriggersneinBy using transaction functionsneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeine infoBut extensive use of caching in the application peersShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorkeine infoBut extensive use of caching in the application peersSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyBounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infousing external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)jaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja inforecommended only for testing and developmentja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosneinRole based access control and fine grained access rightsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Apache ImpalaDatomicMilvusNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt
Specific characteristicsMilvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready...
» mehr
Competitive advantagesHighly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch...
» mehr
Typical application scenariosRAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication....
» mehr
Key customersMilvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,...
» mehr
Market metricsAs of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations​ ​ 3k+ enterprise...
» mehr
Licensing and pricing modelsMilvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Fully-managed...
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaDatomicMilvusNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

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Stanchion Turns SQLite Into A Column Store
15. Februar 2024, iProgrammer

Nubank buys firm behind Clojure programming language
28. Juli 2020, Finextra

Architecting Software for Leverage
13. November 2021, InfoQ.com

TerminusDB Takes on Data Collaboration with a git-Like Approach
1. Dezember 2020, The New Stack

Brazil’s Nubank acquires US software firm Cognitect, creator of Clojure and Datomic
24. Juli 2020, LatamList

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How NVIDIA GPU Acceleration Supercharged Milvus Vector Database
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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IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, ibm.com

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services
27. Mai 2020, AWS Blog

Netezza Performance Server
12. August 2020, ibm.com

U.S. Navy Chooses Yellowbrick, Sunsets IBM Netezza
22. März 2023, Business Wire

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