DBMS > Apache Impala vs. Milvus vs. openGauss vs. TempoIQ

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Milvus vs. openGauss vs. TempoIQ

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Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

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

An enterprise-class RDBMS compatible with high-performance, high-availability and high-performance originally developed by Huawei

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	3,01
Rang	#89	Overall
	#4	Vektor DBMS

Punkte	1,11
Rang	#175	Overall
	#79	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

milvus.io

gitee.com/opengauss
opengauss.org

tempoiq.com (offline)

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

milvus.io/docs/overview.md

docs.opengauss.org/en
gitee.com/opengauss/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Huawei and openGauss community

TempoIQ

Erscheinungsjahr

2013

2019

2012

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

2.4.4, Mai 2024

3.0, March 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

kommerziell

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++, Go

C, C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux

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-like DML and DDL statements

nein

ANSI SQL 2011

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

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

C
C++
Java

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Realtime Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning (by range, list and hash)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Role based access control and fine grained access rights

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

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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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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26. März 2024, The New Stack

IBM watsonx.data’s integrated vector database: unify, prepare, and deliver your data for AI
9. April 2024, IBM

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8. August 2024, TechTarget

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20. März 2024, GlobeNewswire

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1. Juli 2020, Huawei

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7. Dezember 2022, HC Newsroom

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12. Januar 2024, tu.ac.th

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25. April 2021, Global Times

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29. April 2021, Myrepublica

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