DBMS > DataFS vs. GeoMesa vs. Milvus vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften DataFS vs. GeoMesa vs. Milvus vs. STSdb

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Name

Kurzbeschreibung

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

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

Punkte	0,07
Rang	#362	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Punkte	0,81
Rang	#214	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	1,81
Rang	#144	Overall
	#5	Vektor DBMS

Punkte	0,06
Rang	#365	Overall
	#55	Key-Value Stores

Website

newdatabase.com

www.geomesa.org

milvus.io

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

dev.mobiland.com/Overview.xsp

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

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

Mobiland AG

CCRi und Andere

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2018

2014

2019

2011

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

4.0.5, Februar 2024

2.3.4, Jänner 2024

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

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

Windows

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Windows

Datenschema

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

RESTful HTTP API

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

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

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

no, except callback-events from server when changes happened

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Proprietary Sharding system

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

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate 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

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

Windows-Profile

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Role based access control and fine grained access rights

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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