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Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Google Cloud Firestore vs. Lovefield vs. Milvus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

Cloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products.

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

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

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,20
Rang	#325	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	8,96
Rang	#48	Overall
	#8	Document Stores

Punkte	0,32
Rang	#290	Overall
	#132	Relational DBMS

Punkte	1,81
Rang	#144	Overall
	#5	Vektor DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

firebase.google.com/products/firestore

google.github.io/lovefield

milvus.io

Technische Dokumentation

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

firebase.google.com/docs/firestore

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

DGraph Labs

Google

Erscheinungsjahr

2017

2014

2019

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus

Implementierungssprache

JavaScript

C++, Go

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python

JavaScript

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

nein

Triggers

nein

yes, with Cloud Functions

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable 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

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.

nein

Role based access control and fine grained access rights

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

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Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go?
8. März 2024, Appinventiv

Google’s Firebase gets AI extensions, opens up its marketplace
10. Mai 2023, TechCrunch

Google's Cloud Firestore is now generally available
31. Januar 2019, ZDNet

Firestore and Python | NoSQL on Google Cloud
7. August 2020, Towards Data Science

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Zilliz Unveils Game-Changing Features for Vector Search
22. März 2024, Datanami

What Is Milvus Vector Database?
6. Oktober 2023, 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 Cloud boosts vector database performance
31. Januar 2024, InfoWorld

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