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Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. Kinetica vs. Milvus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenMilvus  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungDolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.Fully vectorized database across both GPUs and CPUsA DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSVektor DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMSSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,13
Rang#80  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte0,64
Rang#236  Overall
#109  Relational DBMS
Punkte2,31
Rang#113  Overall
#3  Vektor DBMS
Websitewww.dolphindb.comwww.kinetica.commilvus.io
Technische Dokumentationdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmldocs.kinetica.commilvus.io/­docs/­overview.md
EntwicklerDolphinDB, IncKinetica
Erscheinungsjahr201820122019
Aktuelle Versionv2.00.4, January 20227.1, August 20212.3.4, Jänner 2024
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infofree community version availablekommerziellOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus
ImplementierungsspracheC++C, C++C++, Go
Server BetriebssystemeLinux
Windows
LinuxLinux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
Datenschemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaVector, Numeric and String
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjabenutzerdefinierte Funktionennein
Triggersneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangenein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationBounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenjaneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja infoGPU vRAM or System RAMja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAdministrators, Users, GroupsZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf TabellenebeneRole based access control and fine grained access rights
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DolphinDBKineticaMilvus
Specific characteristicsMilvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready...
» mehr
Competitive advantagesHighly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch...
» mehr
Typical application scenariosRAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication....
» mehr
Key customersMilvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,...
» mehr
Market metricsAs of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations​ ​ 3k+ enterprise...
» mehr
Licensing and pricing modelsMilvus 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
DolphinDBKineticaMilvus
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
21. März 2024, insideBIGDATA

Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data
18. März 2024, SiliconANGLE News

Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise
18. März 2024, GlobeNewswire

Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI
30. Oktober 2023, InfoWorld

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What Is Milvus Vector Database?
6. Oktober 2023, The New Stack

Zilliz Unveils Game-Changing Features for Vector Search
22. März 2024, Datanami

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 Cloud boosts vector database performance
31. Januar 2024, InfoWorld

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