DBMS > FatDB vs. JanusGraph vs. Milvus vs. STSdb vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. JanusGraph vs. Milvus vs. STSdb vs. SwayDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

It was forked from the latest code base of Titan in January 2017

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

Document Store
Key-Value Store

Graph DBMS

Vektor DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	2,02
Rang	#125	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	2,78
Rang	#103	Overall
	#4	Vektor DBMS

Punkte	0,10
Rang	#357	Overall
	#51	Key-Value Stores

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

janusgraph.org

milvus.io

github.com/STSSoft/STSdb4

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

FatCloud

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

STS Soft SC

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2012

2017

2019

2011

2018

Aktuelle Version

0.6.3, Februar 2023

2.4.4, Mai 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

Java

C++, Go

Scala

Server Betriebssysteme

Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

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

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

RESTful HTTP API

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java
Python

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

C#
Java

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Ãœber Applikationen

nein

Triggers

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

depending on the used storage backend (e.g. Cassandra, HBase, BerkeleyDB)

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via Faunus, a graph analytics engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Unterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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15. September 2017, ibm.com

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26. März 2024, The New Stack

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22. März 2024, Datanami

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