DBMS > Dgraph vs. Hive vs. JaguarDB vs. Milvus vs. SAP SQL Anywhere

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. Hive vs. JaguarDB vs. Milvus vs. SAP SQL Anywhere

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

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

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Vektor DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	1,45
Rang	#156	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

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

Punkte	4,25
Rang	#79	Overall
	#43	Relational DBMS

Website

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

www.jaguardb.com/support.html

milvus.io/docs/overview.md

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

DataJaguar, Inc.

SAP

früher Sybase

Erscheinungsjahr

2016

2012

2015

2019

1992

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

3.3 July 2023

2.3.4, Jänner 2024

17, Juli 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL V3.0

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

Java

C++

the server part. Clients available in other languages

C++, Go

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

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

SQL-like DML and DDL statements

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++
Java
PHP
Python

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

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

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

Database mirroring

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual 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

nein

Planned for future releases

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

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

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

The 12 Best Graph Databases to Consider for 2024
22. Oktober 2023, Solutions Review

Dgraph on AWS: Setting up a horizontally scalable graph database | Amazon Web Services
1. September 2020, AWS Blog

Dgraph Rises to the Top Graph Database on GitHub With 11 G2 Badges and 11M Downloads
26. Mai 2021, Business Wire

Dgraph Raises $6M in Seed Funding
20. Juli 2022, FinSMEs

bereitgestellt von Google News

Apache Software Foundation Announces Apache® Hive 4.0
30. April 2024, GlobeNewswire

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

DataCentral: Uber's Observability and Chargeback Platform
1. Februar 2024, Uber

bereitgestellt von Google News

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.com

bereitgestellt von Google News

SAP vulnerabilities Let Attacker Inject OS Commands—Patch Now!
11. Juli 2023, CybersecurityNews

SAP Again Named a Leader in 2021 Gartner® Magic Quadrant™ for Cloud Database Management Systems
21. Dezember 2021, SAP News

Rimini Street expands support beyond SAP and Oracle
11. Juni 2022, InsideSAP

AWS, IBM, Microsoft, Google emerge Cloud DBMS leaders
22. Dezember 2022, Daily Host News

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk