DBMS > Cubrid vs. Graph Engine vs. Linter vs. Milvus vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Graph Engine vs. Linter vs. Milvus vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

RDBMS for high security requirements

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

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,04
Rang	#187	Overall
	#87	Relational DBMS

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,12
Rang	#350	Overall
	#152	Relational DBMS

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

Website

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

www.graphengine.io

linter.ru

milvus.io

yaacomo.com

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

www.graphengine.io/docs/manual

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Microsoft

relex.ru

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2008

2010

1990

2019

2009

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

2.4.4, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

kommerziell

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

C, C++, Java

.NET and C

C und C++

C++, Go

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

.NET

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Android
Linux
Windows

Datenschema

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

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
C++
F#
Visual Basic

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

ACID

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role based access control and fine grained access rights

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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21. Juni 2023, Datanami

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26. März 2024, The New Stack

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20. März 2024, GlobeNewswire

Zilliz Unveils Game-Changing Features for Vector Search
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9. April 2024, IBM

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