DB-EnginesInfluxDB: Focus on building software with an easy-to-use serverless, scalable time series platformEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > Blueflood vs. GeoMesa vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Milvus vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. GeoMesa vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Milvus vs. WakandaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBlueflood  Xaus Vergleich ausschliessenGeoMesa  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenMilvus  Xaus Vergleich ausschliessenWakandaDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungSkalierbare Timeseries DBMS basierend auf CassandraGeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.Fully managed big data interactive analytics platformA DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searchesWakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSSpatial DBMSRelational DBMS infocolumn orientedVektor DBMSObject oriented DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store infoIf a column is of type dynamic docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types/­dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell
Event Store infothis is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)
Spatial DBMS
Suchmaschine infosupport for complex search expressions docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine
Time Series DBMS infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer/­time-series-analysis
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,06
Rang#353  Overall
#34  Time Series DBMS
Punkte0,78
Rang#213  Overall
#4  Spatial DBMS
Punkte4,38
Rang#77  Overall
#41  Relational DBMS
Punkte2,31
Rang#113  Overall
#3  Vektor DBMS
Punkte0,03
Rang#364  Overall
#17  Object oriented DBMS
Websiteblueflood.iowww.geomesa.orgazure.microsoft.com/­services/­data-explorermilvus.iowakanda.github.io
Technische Dokumentationgithub.com/­rax-maas/­blueflood/­wikiwww.geomesa.org/­documentation/­stable/­user/­index.htmldocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorermilvus.io/­docs/­overview.mdwakanda.github.io/­doc
EntwicklerRackspaceCCRi und AndereMicrosoftWakanda SAS
Erscheinungsjahr20132014201920192012
Aktuelle Version4.0.5, Februar 2024cloud service with continuous releases2.3.4, Jänner 20242.7.0 (April 29, 2019), April 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache License 2.0kommerziellOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoAGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus
ImplementierungsspracheJavaScalaC++, GoC++, JavaScript
Server BetriebssystemeLinux
OS X
gehostetLinux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
Linux
OS X
Windows
Datenschemavordefiniertes SchemajaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)ja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesVector, Numeric and Stringja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinjaneinnein
Sekundärindizesneinjaall fields are automatically indexednein
SQL infoSupport of SQLneinneinKusto Query Language (KQL), SQL subsetneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP RESTMicrosoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
RESTful HTTP APIRESTful HTTP API
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
JavaScript
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinneinYes, possible languages: KQL, Python, Rneinja
Triggersneinneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infobasierend auf Cassandraabhängig von Storage layerSharding infoImplicit feature of the cloud serviceShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandraabhängig von Storage layerja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinjaSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
abhängig von Storage layerEventual Consistency
Immediate Consistency
Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinabhängig von Storage layerneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinja infoanhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMSAzure Active Directory AuthenticationRole based access control and fine grained access rightsja
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
BluefloodGeoMesaMicrosoft Azure Data ExplorerMilvusWakandaDB
Specific characteristicsMilvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready...
» mehr
Competitive advantagesHighly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch...
» mehr
Typical application scenariosRAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication....
» mehr
Key customersMilvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,...
» mehr
Market metricsAs of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations​ ​ 3k+ enterprise...
» mehr
Licensing and pricing modelsMilvus 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
BluefloodGeoMesaMicrosoft Azure Data ExplorerMilvusWakandaDB
DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

bereitgestellt von Google News

Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark
16. August 2022, azure.microsoft.com

Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog
13. Juli 2023, Microsoft

Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation
11. Februar 2019, azure.microsoft.com

Individually great, collectively unmatched: Announcing updates to 3 great Azure Data Services
7. Februar 2019, azure.microsoft.com

Log and Telemetry Analytics Performance Benchmark
16. August 2022, Gigaom

bereitgestellt von Google News

How NVIDIA GPU Acceleration Supercharged Milvus Vector Database
26. März 2024, The New Stack

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

Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search
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

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

SingleStore logo

Database for your real-time AI and Analytics Apps.
Try it today.

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

RaimaDB logo

RaimaDB, embedded database for mission-critical applications. When performance, footprint and reliability matters.
Try RaimaDB for free.

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt