DBMS > Bangdb vs. HyperSQL vs. Milvus vs. SurrealDB

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. HyperSQL vs. Milvus vs. SurrealDB

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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

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

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

A fully ACID transactional, developer-friendly, multi-model DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Vektor DBMS

Document Store
Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,16
Rang	#338	Overall
	#47	Document Stores
	#32	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	3,23
Rang	#93	Overall
	#48	Relational DBMS

Punkte	2,78
Rang	#103	Overall
	#3	Vektor DBMS

Punkte	1,02
Rang	#190	Overall
	#33	Document Stores
	#18	Graph DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

milvus.io/docs/overview.md

surrealdb.com/docs

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

SurrealDB Ltd

Erscheinungsjahr

2012

2001

2019

2022

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

2.7.2, Juni 2023

2.4.4, Mai 2024

v1.5.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

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++

Java

C++, Go

Rust

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

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

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

nein

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

GraphQL
RESTful HTTP API
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

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

Deno
Go
JavaScript (Node.js)
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java, SQL

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

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

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

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)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role based access control and fine grained access rights

yes, based on authentication and database rules

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

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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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14. November 2022, TheServerSide.com

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26. März 2024, The New Stack

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31. Januar 2024, SitePoint

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20. März 2024, GlobeNewswire

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

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

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10. Mai 2024, SDTimes.com

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25. April 2024, TechRound

Cloud, privacy and AI: Trends defining the future of data and databases
27. September 2023, Sifted

SurrealDB raises $6M for its database-as-a-service offering
4. Januar 2023, TechCrunch

Introducing SurrealDB: A Quantum Leap in Database Technology
11. September 2023, TechRound

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