DBMS > Firebase Realtime Database vs. GeoMesa vs. JaguarDB vs. Milvus vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Firebase Realtime Database vs. GeoMesa vs. JaguarDB vs. Milvus vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Cloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Spatial DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Vektor DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	14,29
Rang	#39	Overall
	#6	Document Stores

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

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

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

firebase.google.com/products/realtime-database

www.geomesa.org

www.jaguardb.com

milvus.io

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

firebase.google.com/docs/database

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

www.jaguardb.com/support.html

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

Google

acquired by Google 2014

CCRi und Andere

DataJaguar, Inc.

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2012

2014

2015

2019

2011

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

3.3 July 2023

2.3.4, Jänner 2024

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

GPL V3.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Scala

C++

the server part. Clients available in other languages

C++, Go

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

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

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

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
JavaScript
Objective-C

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

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

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

limited functionality with using 'rules'

nein

Triggers

Callbacks are triggered when data changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

if the client is offline
Immediate Consistency

if the client is online

abhängig von Storage layer

Eventual Consistency

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

abhängig von Storage layer

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes, based on authentication and database rules

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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