DBMS > BigchainDB vs. Milvus vs. mSQL vs. OrigoDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. Milvus vs. mSQL vs. OrigoDB vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

BigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets

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

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

A fully ACID in-memory object graph database

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Vektor DBMS

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Document Store

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

Punkte	0,79
Rang	#212	Overall
	#36	Document Stores

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

Punkte	1,27
Rang	#167	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

www.bigchaindb.com

milvus.io

hughestech.com.au/products/msql

origodb.com

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

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

milvus.io/docs/overview.md

origodb.com/docs

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Hughes Technologies

Robert Friberg et al

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2016

2019

1994

2009

under the name LiveDB

2019

Aktuelle Version

2.3.4, Jänner 2024

4.4, Oktober 2021

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

MIT License

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

Python

C++, Go

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

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

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

.NET Client API
HTTP API
LINQ

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

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

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

.Net

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

keine

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

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

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

yes

Role based access control and fine grained access rights

nein

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

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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20. Januar 2022, Open Source For You

Capgemini and Ascribe Build Blockchain Project for Banking Loyalty Rewards
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How NVIDIA GPU Acceleration Supercharged Milvus Vector Database
26. März 2024, The New Stack

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

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

AI-Powered Search Engine With Milvus Vector Database on Vultr
31. Januar 2024, SitePoint

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

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Writing a Web Service in Perl
9. Juli 2003, PCQuest

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29. November 2018, diggers.news

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