DBMS > EJDB vs. Milvus vs. Prometheus vs. Sadas Engine vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. Milvus vs. Prometheus vs. Sadas Engine vs. TimescaleDB

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

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

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

Punkte	8,42
Rang	#47	Overall
	#2	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Punkte	4,64
Rang	#71	Overall
	#4	Time Series DBMS

Website

github.com/Softmotions/ejdb

Technische Dokumentation

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

milvus.io/docs/overview.md

prometheus.io/docs

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

docs.timescale.com

Entwickler

Softmotions

SADAS s.r.l.

Timescale

Erscheinungsjahr

2012

2019

2015

2006

2017

Aktuelle Version

2.3.4, Jänner 2024

8.0

2.15.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache 2.0

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++

Server Betriebssysteme

serverlos

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
Windows

AIX
Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

Vector, Numeric and String

Numeric data only

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Importieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

RESTful HTTP API

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

mittels Federation

keine

Source-Replica Replikation

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

keine

Immediate 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

nein

managed by 'Learn by Usage'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based access control and fine grained access rights

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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

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18. März 2019, Microsoft

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22. Februar 2022, Business Wire

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22. August 2019, Packt Hub

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