DBMS > EXASOL vs. Lovefield vs. Milvus vs. STSdb vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften EXASOL vs. Lovefield vs. Milvus vs. STSdb vs. SwayDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Vektor DBMS

Key-Value Store

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

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

Punkte	0,32
Rang	#290	Overall
	#132	Relational DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#365	Overall
	#55	Key-Value Stores

Punkte	0,04
Rang	#373	Overall
	#57	Key-Value Stores

Website

www.exasol.com

google.github.io/lovefield

milvus.io

github.com/STSSoft/STSdb4

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

www.exasol.com/resources

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

Exasol

Google

STS Soft SC

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2000

2014

2019

2011

2018

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

2.3.4, Jänner 2024

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

JavaScript

C++, Go

Scala

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

nein

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

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

RESTful HTTP API

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Lua
Python
R

JavaScript

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

C#
Java

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

nein

Role based access control and fine grained access rights

nein

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

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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26. Oktober 2023, Datanami

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21. Februar 2024, Business Wire

Exasol Reimagines In-Memory Analytics with Major Database Update
30. Mai 2023, Datanami

Top Customer-Rated Exasol Espresso Gets Boost of AI
13. November 2023, Business Wire

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22. März 2024, Datanami

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

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

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