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Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. IRONdb vs. Milvus vs. SQLite

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

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

Weit verbreitetes In-Process RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Time Series DBMS

Vektor DBMS

Relational DBMS

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

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

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

Punkte	114,32
Rang	#10	Overall
	#7	Relational DBMS

Website

bigobject.io

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

milvus.io

www.sqlite.org

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

milvus.io/docs/overview.md

www.sqlite.org/docs.html

Entwickler

BigObject, Inc.

Circonus LLC.

Dwayne Richard Hipp

Erscheinungsjahr

2015

2017

2019

2000

Aktuelle Version

V0.10.20, January 2018

2.3.4, Jänner 2024

3.45.3 (15 April 2024), April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Public Domain

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 und C++

C++, Go

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

serverlos

Datenschema

schemafrei

dynamische Spaltentypen

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

text, numeric, histograms

Vector, Numeric and String

keine strenge Typisierung wegen 'dynamic typing'

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

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

nein

SQL-92 wird nicht vollständig unterstützt

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API

RESTful HTTP API

ADO.NET

inoffizielle Driver
JDBC

inoffizielle Driver
ODBC

inoffizielle Driver

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

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

Actionscript
Ada
Basic
C
C#
C++
D
Delphi
Forth
Fortran
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
PL/SQL
Python
R
Ruby
Scala
Scheme
Smalltalk
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

yes, in Lua

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Automatic, metric affinity per node

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

configurable replication factor, datacenter aware

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

mittels Filesystem-Locks

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

nein

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

Drittanbieter

Navicat for SQLite is a powerful and comprehensive SQLite GUI that provides a complete set of functions for database management and development.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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Vector databases
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Big gains for Relational Database Management Systems in DB-Engines Ranking
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26. März 2024, The New Stack

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20. März 2024, GlobeNewswire

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