DBMS > Elasticsearch vs. Milvus vs. Postgres-XL vs. TempoIQ

Vergleich der Systemeigenschaften Elasticsearch vs. Milvus vs. Postgres-XL vs. TempoIQ

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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

Kurzbeschreibung

Eine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene

Elasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric

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

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS
Vektor DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	135,35
Rang	#7	Overall
	#1	Suchmaschinen

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

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

www.elastic.co/elasticsearch

milvus.io

www.postgres-xl.org

tempoiq.com (offline)

Technische Dokumentation

www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

milvus.io/docs/overview.md

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Elastic

TempoIQ

Erscheinungsjahr

2010

2019

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2012

Aktuelle Version

8.6, January 2023

2.3.4, Jänner 2024

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Elastic 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

Java

C++, Go

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Flexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.

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

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP/JSON API

RESTful HTTP API

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

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

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

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

Mittels Verwendung des 'Percolation' features

nein

Realtime Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

ES-Hadoop Connector

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Synchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, all

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

nein

ACID

MVCC

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Memcached and Redis integration

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2017
2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems
3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

alle anzeigen

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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Elasticsearch Enables 400 Criteo Engineers to Search 4 TB of Log Data per Week
19. Mai 2024, Yahoo Singapore News

Netflix Uses Elasticsearch Percolate Queries to Implement Reverse Searches Efficiently
29. April 2024, InfoQ.com

Splunk vs Elasticsearch | A Comparison and How to Choose
12. Januar 2024, SentinelOne

Introducing Elasticsearch Vector Database to Azure OpenAI Service On Your Data (Preview)
26. März 2024, insider.govtech.com

ElasticSearch Goes Deep on OpenTelemetry with eBPF Donation
13. März 2024, The New Stack

bereitgestellt von Google News

How NVIDIA GPU Acceleration Supercharged Milvus Vector Database
26. März 2024, 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 Unveils Game-Changing Features for Vector Search
22. März 2024, Datanami

IBM watsonx.data’s integrated vector database: unify, prepare, and deliver your data for AI
9. April 2024, ibm.com

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