DBMS > atoti vs. Cubrid vs. Linter vs. Milvus vs. OceanBase

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Cubrid vs. Linter vs. Milvus vs. OceanBase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

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

RDBMS for high security requirements

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

A distributed, high available RDBMS compatible with Oracle and MySQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Wide Column Store

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

Punkte	0,61
Rang	#243	Overall
	#11	Object oriented DBMS

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

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

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

Punkte	1,57
Rang	#149	Overall
	#69	Relational DBMS

Website

atoti.io

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

linter.ru

milvus.io

en.oceanbase.com

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

cubrid.org/manuals

milvus.io/docs/overview.md

en.oceanbase.com/docs/oceanbase-database

Entwickler

ActiveViam

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

relex.ru

OceanBase

previously Alibaba and Ant Group

Erscheinungsjahr

2008

1990

2019

2010

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

2.4.4, Mai 2024

4.3.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Commercial license available

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, C++, Java

C und C++

C++, Go

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

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

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux

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

Multidimensional Expressions (MDX)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

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

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)
Proprietäres native API
Table API

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

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

Ada

in MySQL-compatible model
C

in Oracle- and MySQL- compatible models
C++

in Oracle- and MySQL- compatible models
D

in MySQL-compatible model
Delphi

in MySQL-compatible model
Eiffel

in MySQL-compatible model
Erlang

in MySQL-compatible model
Haskell

in MySQL-compatible model
Java

in Oracle- and MySQL- compatible models
JavaScript (Node.js)

in MySQL-compatible model
Objective-C

in MySQL-compatible model
OCaml

in MySQL-compatible model
Perl

in MySQL-compatible model
PHP

in MySQL-compatible model
Python

in MySQL-compatible model
Ruby

in MySQL-compatible model
Scheme

in MySQL-compatible model
Tcl

in MySQL-compatible model

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

Java Stored Procedures

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

PL/SQL in oracle-compatible mode, MySQL Stored Procedure in mysql-compatible mode

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

keine

Sharding

horizontal partitioning (by hash, key, range, range columns, list, and list columns)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-source replication using Paxos

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

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

fine grained access rights according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role based access control and fine grained access rights

Access rights for users, groups and roles according to 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

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

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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28. November 2023, Risk.net

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26. März 2024, The New Stack

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

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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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16. August 2022, InfoWorld

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