DBMS > EXASOL vs. Milvus vs. RDF4J vs. SwayDB vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften EXASOL vs. Milvus vs. RDF4J vs. SwayDB vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

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

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	1,99
Rang	#124	Overall
	#58	Relational DBMS

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

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

www.exasol.com/resources

milvus.io/docs/overview.md

rdf4j.org/documentation

docs.voltdb.com

Entwickler

Exasol

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Simer Plaha

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2000

2019

2004

2018

2010

Aktuelle Version

2.3.4, Jänner 2024

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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++, Go

Java

Scala

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X

for development

Datenschema

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

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

nein

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Lua
Python
R

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

Java
PHP
Python

Java
Kotlin
Scala

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Atomic execution of operations

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Role based access control and fine grained access rights

nein

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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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Weitere Ressourcen

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22. März 2024, Datanami

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20. März 2024, GlobeNewswire

Zilliz Cloud boosts vector database performance
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31. August 2021, PR Newswire

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30. Januar 2014, Datanami

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28. Januar 2016, The New Stack

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1. Februar 2017, eWeek

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