DBMS > Cubrid vs. Linter vs. Milvus vs. OpenMLDB vs. YTsaurus

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Linter vs. Milvus vs. OpenMLDB vs. YTsaurus

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

YTsaurus is an open source platform for distributed storage and processing.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Vektor DBMS

Time Series DBMS

Document Store
Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

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	0,10
Rang	#359	Overall
	#36	Time Series DBMS

Punkte	0,21
Rang	#324	Overall
	#45	Document Stores
	#48	Key-Value Stores

Website

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

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

milvus.io/docs/overview.md

openmldb.ai/docs/zh/main

ytsaurus.tech/docs/en

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

relex.ru

4 Paradigm Inc.

Yandex

Erscheinungsjahr

2008

1990

2019

2020

2023

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

2.4.4, Mai 2024

2024-2 February 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache License, Version 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

C, C++, Java

C und C++

C++, Go

C++, Java, Scala

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

Ubuntu

Datenschema

Fixed 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

YQL, an SQL-based language, is supported

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
SQLAlchemy

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

C++
Go
Java
Python
Scala

C++
Go
Java
JavaScript
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

Sharding

horizontal partitioning

Sharding

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

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

fine grained access rights according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role based access control and fine grained access rights

fine grained access rights according to SQL-standard

Access Control Lists

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

bereitgestellt von Google News

MLOp practice: using OpenMLDB in the real-time anti-fraud model for the bank's online transaction
23. August 2021, Towards Data Science

Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project
13. August 2021, Towards Data Science

Compared to Native Spark 3.0, We Have Achieved Significant Optimization Effects in the AI
3. August 2021, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk