DBMS > FatDB vs. Milvus vs. NSDb vs. SwayDB vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Milvus vs. NSDb vs. SwayDB vs. Transbase

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

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

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

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

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

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

milvus.io

nsdb.io

swaydb.simer.au

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

milvus.io/docs/overview.md

nsdb.io/Architecture

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

FatCloud

Simer Plaha

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2012

2019

2017

2018

1987

Aktuelle Version

2.3.4, Jänner 2024

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

Windows

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
macOS

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

yes: int, bigint, decimal, 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

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Scala

Java
Kotlin
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Ãœber Applikationen

nein

Triggers

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Role based access control and fine grained access rights

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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31. Januar 2024, SitePoint

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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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