DBMS > Blueflood vs. Milvus vs. Snowflake vs. SpaceTime vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. Milvus vs. Snowflake vs. SpaceTime vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

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

Data warehousing service aus der Cloud für strukturierte und semi-strukturierte Daten

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#346	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	2,78
Rang	#103	Overall
	#3	Vektor DBMS

Punkte	130,36
Rang	#8	Overall
	#5	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#392	Overall
	#8	Spatial DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

blueflood.io

milvus.io

www.snowflake.com

www.mireo.com/spacetime

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

milvus.io/docs/overview.md

docs.snowflake.net/manuals/index.html

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Rackspace

Snowflake Computing Inc.

Mireo

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2013

2019

2014

2020

2014

Aktuelle Version

2.3.4, Jänner 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

gehostet

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

vordefiniertes Schema

support of semi-structured data formats (JSON, XML, Avro)

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

A subset of ANSI SQL is implemented

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

RESTful HTTP API

CLI Client
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

JavaScript (Node.js)
Python

C#
C++
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

nein

Triggers

nein

similar concept for controling cloud resources

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Fixed-grid hypercubes

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Real-time block device replication (DRBD)

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

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

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

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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31. Mai 2024, Help Net Security

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31. Mai 2024, The Record from Recorded Future News

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