DBMS > Badger vs. Lovefield vs. Manticore Search vs. Milvus

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Lovefield vs. Manticore Search 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.

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Multi-storage database for search, including full-text search.

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

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

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

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

Punkte	0,23
Rang	#317	Overall
	#21	Suchmaschinen

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

Website

github.com/dgraph-io/badger

google.github.io/lovefield

manticoresearch.com

milvus.io

Technische Dokumentation

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

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

manual.manticoresearch.com

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

DGraph Labs

Google

Manticore Software

Erscheinungsjahr

2017

2014

2017

2019

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

6.0, Februar 2023

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

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

JavaScript

C++

C++, Go

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Int, Bigint, Float, Timestamp, Bit, Int array, Bigint array, JSON, Boolean

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

Can index from XML

nein

Sekundärindizes

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Binary API
RESTful HTTP/JSON API
RESTful HTTP/SQL API
SQL over MySQL

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

Elixir
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Synchronous replication based on Galera library

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

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

isolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writes

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Manticore-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

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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Weitere Ressourcen

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TF-IDF in a nutshell. Understanding TF-IDF evolution in 5… | by Sergey Nikolaev
13. April 2020, Towards Data Science

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22. März 2024, Datanami

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31. Januar 2024, SitePoint

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6. Oktober 2023, The New Stack

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20. März 2024, GlobeNewswire

Zilliz Cloud boosts vector database performance
31. Januar 2024, InfoWorld

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