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DBMS > FatDB vs. Milvus vs. Spark SQL vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Milvus vs. Spark SQL vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenMilvus  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenXTDB infoformerly named Crux  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searchesSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Vektor DBMSRelational DBMSDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,81
Rang#144  Overall
#5  Vektor DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,09
Rang#351  Overall
#47  Document Stores
Websitemilvus.iospark.apache.org/­sqlgithub.com/­xtdb/­xtdb
www.xtdb.com
Technische Dokumentationmilvus.io/­docs/­overview.mdspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlwww.xtdb.com/­docs
EntwicklerFatCloudApache Software FoundationJuxt Ltd.
Erscheinungsjahr2012201920142019
Aktuelle Version2.3.4, Jänner 20243.5.0 ( 2.13), September 20231.19, September 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache 2.0Open Source infoMIT License
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus
ImplementierungsspracheC#C++, GoScalaClojure
Server BetriebssystemeWindowsLinux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
Linux
OS X
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux
Datenschemaschemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaVector, Numeric and Stringjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinneinja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerneinSQL-like DML and DDL statementseingeschränktes SQL mittels Apache Calcite
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
RESTful HTTP APIJDBC
ODBC
HTTP REST
JDBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Java
Python
R
Scala
Clojure
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenneinneinnein
Triggersja infoÃœber Applikationenneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingyes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorkeineja, jeder Knoten hat alle Daten
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajayes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenRole based access control and fine grained access rightsnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
FatDBMilvusSpark SQLXTDB infoformerly named Crux
Specific characteristicsMilvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready...
» mehr
Competitive advantagesHighly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch...
» mehr
Typical application scenariosRAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication....
» mehr
Key customersMilvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,...
» mehr
Market metricsAs of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations​ ​ 3k+ enterprise...
» mehr
Licensing and pricing modelsMilvus 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,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
FatDBMilvusSpark SQLXTDB infoformerly named Crux
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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 Cloud boosts vector database performance
31. Januar 2024, InfoWorld

What Is Milvus Vector Database?
6. Oktober 2023, The New Stack

bereitgestellt von Google News

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

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