DBMS > Badger vs. Milvus vs. OrigoDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Milvus vs. OrigoDB vs. XTDB

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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.

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

A fully ACID in-memory object graph database

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Vektor DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Document Store

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

Punkte	0,14
Rang	#328	Overall
	#48	Key-Value Stores

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#54	Document Stores
	#21	Object oriented DBMS

Punkte	0,13
Rang	#330	Overall
	#45	Document Stores

Website

github.com/dgraph-io/badger

milvus.io

origodb.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

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

milvus.io/docs/overview.md

origodb.com/docs

www.xtdb.com/docs

Entwickler

DGraph Labs

Robert Friberg et al

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2017

2019

2009

under the name LiveDB

2019

Aktuelle Version

2.4.4, Mai 2024

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

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

C++, Go

Clojure

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Vector, Numeric and String

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

.NET Client API
HTTP API
LINQ

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based access control and fine grained access rights

Role based authorization

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

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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31. Juli 2019, VentureBeat

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AI-Powered Search Engine With Milvus Vector Database on Vultr - SitePoint
30. August 2024, SitePoint

How NVIDIA GPU Acceleration Supercharged Milvus Vector Database
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

10 top vector database options for similarity searches
8. August 2024, TechTarget

Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search
20. März 2024, GlobeNewswire

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