DBMS > Cloudflare Workers KV vs. GeoMesa vs. Milvus vs. OushuDB vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Cloudflare Workers KV vs. GeoMesa vs. Milvus vs. OushuDB vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A global, low-latency, key-value store for applications on Cloudflare with exceptionally high read volumes and low-latency.

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

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

A data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learning

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,32
Rang	#283	Overall
	#40	Key-Value Stores

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

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

Punkte	0,04
Rang	#363	Overall
	#154	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

www.cloudflare.com/developer-platform/workers-kv

www.geomesa.org

milvus.io

www.oushu.com/product/oushuDB

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

developers.cloudflare.com/kv/api

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

milvus.io/docs/overview.md

www.oushu.com/documentation

Entwickler

Cloudflare

CCRi und Andere

Oushu

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2018

2014

2019

2011

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

2.3.4, Jänner 2024

4.0.1, August 2020

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz 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

Scala

C++, Go

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Vector, Numeric and String

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

Full-featured ANSI SQL support

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST
Proprietäres Protokoll

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Dart
JavaScript
Kotlin
Python
Rust
Scala

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

C
C++

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

abhängig von Storage layer

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable 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

abhängig von Storage layer

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Role based access control and fine grained access rights

Kerberos, SSL and role based access

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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Vector databases
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2. November 2023, The Register

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3. November 2023, ZDNet

How to Build a Scalable URL Shortener With Cloudflare Workers and KV Under 10 Minutes
21. August 2022, hackernoon.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

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China's answer to Snowflake is shaping as data demands upgrade
8. September 2021, PingWest

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