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DBMS > Apache Phoenix vs. Google BigQuery vs. Google Cloud Bigtable vs. Milvus

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. Google BigQuery vs. Google Cloud Bigtable vs. Milvus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Phoenix  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenMilvus  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBaseLarge scale data warehouse service with append-only tablesGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Suchmaschine
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,04
Rang#107  Overall
#55  Relational DBMS
Punkte55,69
Rang#21  Overall
#14  Relational DBMS
Punkte5,01
Rang#81  Overall
#12  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,66
Rang#244  Overall
#16  Suchmaschinen
Websitephoenix.apache.orgcloud.google.com/­bigquerycloud.google.com/­bigtablemilvus.io
Technische Dokumentationphoenix.apache.orgcloud.google.com/­bigquery/­docscloud.google.com/­bigtable/­docsmilvus.io/­docs/­overview.md
EntwicklerApache Software FoundationGoogleGoogle
Erscheinungsjahr2014201020152019
Aktuelle Version5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 20192.0, Jänner 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjajanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++, Go
Server BetriebssystemeLinux
Unix
Windows
gehostetgehostetLinux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
Datenschemaja infolate-bound, schema-on-read capabilitiesjaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinNumeric and String
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjaneinneinnein
SQL infoSupport of SQLjajaneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCRESTful HTTP/JSON APIgRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenHadoop integrationneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDnein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtAtomic single-row operationsnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancyZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)nein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Apache PhoenixGoogle BigQueryGoogle Cloud BigtableMilvus
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 scenariosVideo media : video understanding, video deduplication. E-commerce and mobile applications...
» mehr
Key customersMilvus is trusted by over 1,000 enterprises, including Baidu, eBay, IKEA, LINE, Shopee,...
» mehr
Market metricsAs of Oct 2022, 14k+ GitHub stars 2M+ downloads and installations 1000+ enterprise...
» mehr
Licensing and pricing modelsMilvus 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
DrittanbieterSQLFlow: Provides a visual representation of the overall flow of data. Automated SQL data lineage analysis across Databases, ETL, Business Intelligence, Cloud and Hadoop environments by parsing SQL Script and stored procedure.
» mehr

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
Apache PhoenixGoogle BigQueryGoogle Cloud BigtableMilvus
DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021,  Krishna Maheshwari (sponsor) 

alle anzeigen

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Drill Adds New Data Formats
28. März 2022, iProgrammer

Apache Phoenix Now HBase 2.0 Compatible
20. Juli 2018, iProgrammer

Apache Spark vs Apache Hadoop: Compare data science tools
26. Mai 2022, TechRepublic

Azure HDInsight Analytics Platform Now Supports Apache Hadoop 3.0
18. April 2019, eWeek

Apache Calcite Report: Part 1
3. Juli 2016, DZone

bereitgestellt von Google News

Google’s Logica language addresses SQL’s flaws
15. April 2021, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Cloud hyperscalers round out Q3 with new regions, services and SKU changes
11. November 2022, S&P Global

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Google Introduces Zero-ETL Approach to Analytics on Bigtable Data Using BigQuery
11. August 2022, InfoQ.com

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google Cloud Bigtable Introduces Autoscaling
28. Januar 2022, Database Trends and Applications

bereitgestellt von Google News

Zilliz Unfurls Managed Vector Database Service
29. November 2022, DevOps.com

Zilliz raises $60M for open source Milvus vector database
24. August 2022, TechTarget

Zilliz Announces Key Contributions to Milvus 2.1, the Leading Open-Source Vector Database for Structured and Unstructured Data
3. August 2022, businesswire.com

Zilliz Vector Database Research Featured at VLDB 2022
29. September 2022, Datanami

Zilliz Pioneers Vector Database R&D, Shares New Findings at VLDB 2022
12. September 2022, businesswire.com

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Data Warehouse Architect, California City, CA

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CloudBC Labs, Bellevue, WA

Site Reliability Engineer (SRE)
Astronomer, Remote

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TransUnion, San Diego, CA

Sr. Applied NLP Engineer
Mantium, Columbus, OH

Content Coordinator
Zilliz, Redwood City, CA

Software Engineer, Machine Learning Platform
Zilliz, Redwood City, CA

Developer Advocate
Zilliz, Redwood City, CA

Senior Product Manager
Zilliz, Redwood City, CA

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