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Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. Google Cloud Datastore vs. Milvus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Vektor DBMS

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

Punkte	4,49
Rang	#79	Overall
	#12	Document Stores

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

Website

cloud.google.com/datastore

milvus.io

Technische Dokumentation

cloud.google.com/datastore/docs

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Google

Erscheinungsjahr

2008

2019

Aktuelle Version

7.2.4, September 2012

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GNU GPL

kommerziell

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

C++

C++, Go

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

gehostet

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

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

mit propriätären Erweiterungen

SQL-like query language (GQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Java
PHP

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

mit Google App Engine

nein

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-source replication using Paxos

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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

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

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1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

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SAP adds vector datastore to HANA Cloud database
2. November 2023, Techzine Europe

NetApp Cloud Volumes Service datastore support for Google Cloud VMware Engine
7. Februar 2023, NetApp

Your Memories. Their Cloud.
1. Januar 2023, The New York Times

All of Google’s cloud database services are now out of beta
16. August 2016, TechCrunch

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

AI-Powered Search Engine With Milvus Vector Database on Vultr
31. Januar 2024, SitePoint

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

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

bereitgestellt von Google News

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