DBMS > EJDB vs. Milvus vs. MonetDB vs. ReductStore

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. Milvus vs. MonetDB vs. ReductStore

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

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

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#331	Overall
	#46	Document Stores

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

Punkte	1,72
Rang	#135	Overall
	#62	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

github.com/Softmotions/ejdb

milvus.io

www.monetdb.org

github.com/reductstore
www.reduct.store

Technische Dokumentation

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

milvus.io/docs/overview.md

www.monetdb.org/Documentation

www.reduct.store/docs

Entwickler

Softmotions

MonetDB BV

ReductStore LLC

Erscheinungsjahr

2012

2019

2004

2023

Aktuelle Version

2.4.4, Mai 2024

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Business Source License 1.1

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus

Implementierungssprache

C++, Go

C++, Rust

Server Betriebssysteme

serverlos

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

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 2003 mit einigen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

RESTful HTTP API

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

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

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

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in SQL, C, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Sharding via remote tables

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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9. April 2024, IBM

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8. August 2024, TechTarget

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

bereitgestellt von Google News

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31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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6. April 2018, Data Science Central

How MonetDB/X100 Exploits Modern CPU Performance
14. Januar 2020, Towards Data Science

Test of Time Award for paper on vectorized execution
16. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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4. September 2019, Open Source For You

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