DBMS > DolphinDB vs. Milvus vs. RDF4J vs. searchxml

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. Milvus vs. RDF4J vs. searchxml

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Name

Kurzbeschreibung

DolphinDB 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.

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

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Vektor DBMS

RDF Store

Native XML DBMS
Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	2,72
Rang	#100	Overall
	#8	Time Series DBMS
	#5	Vektor DBMS

Punkte	3,01
Rang	#89	Overall
	#4	Vektor DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#7	Native XML DBMS
	#24	Suchmaschinen

Website

www.dolphindb.com

milvus.io

rdf4j.org

www.searchxml.net/category/products

Technische Dokumentation

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

milvus.io/docs/overview.md

rdf4j.org/documentation

www.searchxml.net/support/handouts

Entwickler

DolphinDB, Inc

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

informationpartners gmbh

Erscheinungsjahr

2018

2019

2004

2015

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

2.4.4, Mai 2024

1.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

C++

C++, Go

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
OS X
Unix
Windows

Windows

Datenschema

RDF Schemas

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

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

RESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

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

Java
PHP
Python

C++

most other programming languages supported via APIs

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

on the application server

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

sychronisation to multiple collections

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

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators, Users, Groups

Role based access control and fine grained access rights

nein

Domain, group and role-based access control at the document level and for application services

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

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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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26. März 2024, The New Stack

IBM watsonx.data’s integrated vector database: unify, prepare, and deliver your data for AI
9. April 2024, ibm.com

10 top vector database options for similarity searches
8. August 2024, TechTarget

Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search
20. März 2024, GlobeNewswire

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