DBMS > DataFS vs. Graph Engine vs. Milvus vs. NSDb

Vergleich der Systemeigenschaften DataFS vs. Graph Engine vs. Milvus vs. NSDb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

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.

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

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

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Vektor DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#354	Overall
	#15	Object oriented DBMS

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

dev.mobiland.com/Overview.xsp

www.graphengine.io/docs/manual

milvus.io/docs/overview.md

nsdb.io/Architecture

Entwickler

Mobiland AG

Microsoft

Erscheinungsjahr

2018

2010

2019

2017

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 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

.NET and C

C++, Go

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Windows

.NET

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
macOS

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

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

C#
C++
F#
Visual Basic

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

Java
Scala

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

horizontale Partitionierung

Sharding

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

Eventual 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

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

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Windows-Profile

Role based access control and fine grained access rights

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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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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27. Juli 2016, GeekWire

The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

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26. März 2024, The New Stack

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31. Januar 2024, SitePoint

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20. März 2024, GlobeNewswire

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22. März 2024, Datanami

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9. April 2024, IBM

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