DBMS > Bangdb vs. BigObject vs. Milvus vs. NSDb

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. BigObject vs. Milvus vs. NSDb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Vektor DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,08
Rang	#347	Overall
	#47	Document Stores
	#34	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	2,31
Rang	#113	Overall
	#3	Vektor DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

docs.bigobject.io

milvus.io/docs/overview.md

nsdb.io/Architecture

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

BigObject, Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2015

2019

2017

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus

Implementierungssprache

C, C++

C++, Go

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

Vector, Numeric and String

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

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

Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Lua

nein

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

keine

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

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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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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20. März 2024, GlobeNewswire

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

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