DBMS > Blueflood vs. H2 vs. HyperSQL vs. Milvus vs. Transwarp KunDB

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. H2 vs. HyperSQL vs. Milvus vs. Transwarp KunDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

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

OLTP DBMS based on a distributed architecture and highly compatible with MySQL and Oracle

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#353	Overall
	#34	Time Series DBMS

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	3,49
Rang	#87	Overall
	#47	Relational DBMS

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

Punkte	0,10
Rang	#344	Overall
	#151	Relational DBMS

Website

www.transwarp.cn/en/product/kundb

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

www.h2database.com/html/main.html

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

Rackspace

Thomas Mueller

Transwarp

Erscheinungsjahr

2013

2005

2001

2019

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

2.7.2, Juni 2023

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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

Java

C++, Go

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

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

Datenschema

vordefiniertes Schema

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

JDBC
ODBC

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Java, SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Sharding

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role based access control and fine grained access rights

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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14. November 2022, TheServerSide.com

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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

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