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Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Milvus vs. Oracle

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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	1236,29
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Website

bigobject.io

milvus.io

www.oracle.com/database

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

milvus.io/docs/overview.md

docs.oracle.com/en/database

Entwickler

BigObject, Inc.

Oracle

Erscheinungsjahr

2015

2019

1980

Aktuelle Version

2.3.4, Jänner 2024

23c, September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

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

C und C++

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

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Datenschema

Schemaless in JSON and XML columns

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based access control and fine grained access rights

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Devart ODBC driver for Oracle accesses Oracle databases from ODBC-compliant reporting, analytics, BI, and ETL tools on both 32 and 64-bit Windows, macOS, and Linux.
» mehr

Navicat for Oracle improves the efficiency and productivity of Oracle developers and administrators with a streamlined working environment.
» mehr

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Architecting eCommerce Platforms for Zero Downtime on Black Friday and Beyond
25. November 2016, Tony Branson (guest author)

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Las Vegas, 9.-12. September 2024

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AI-Powered Search Engine With Milvus Vector Database on Vultr
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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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2. Mai 2024, Oracle

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