DBMS > EXASOL vs. Graph Engine vs. Milvus vs. Postgres-XL vs. TempoIQ

Vergleich der Systemeigenschaften EXASOL vs. Graph Engine vs. Milvus vs. Postgres-XL vs. TempoIQ

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics.

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

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

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Vektor DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	2,25
Rang	#120	Overall
	#57	Relational DBMS

Punkte	0,62
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

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

Punkte	0,52
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

tempoiq.com (offline)

Technische Dokumentation

www.exasol.com/resources

www.graphengine.io/docs/manual

milvus.io/docs/overview.md

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Exasol

Microsoft

TempoIQ

Erscheinungsjahr

2000

2010

2019

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2012

Aktuelle Version

2.3.4, Jänner 2024

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Mozilla public license

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

.NET and C

C++, Go

Server Betriebssysteme

.NET

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
macOS

Datenschema

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

RESTful HTTP API

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

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Lua
Python
R

C#
C++
F#
Visual Basic

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

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Realtime Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

horizontale Partitionierung

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

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

ACID

nein

ACID

MVCC

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Role based access control and fine grained access rights

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

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.

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13. November 2023, Yahoo Finance

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13. Februar 2017, InfoWorld

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27. Juli 2016, GeekWire

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

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20. März 2024, GlobeNewswire

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31. Januar 2024, InfoWorld

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