DBMS > Firebird vs. Google BigQuery vs. HyperSQL vs. Milvus

Vergleich der Systemeigenschaften Firebird vs. Google BigQuery vs. HyperSQL vs. Milvus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Firebird ist ein Open Source RDBMS abgeleitet von Borlands InterBase

Large scale data warehouse service with append-only tables

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Vektor DBMS

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

Punkte	20,82
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	3,49
Rang	#87	Overall
	#47	Relational DBMS

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

Website

www.firebirdsql.org

cloud.google.com/bigquery

hsqldb.org

milvus.io

Technische Dokumentation

www.firebirdsql.org/en/reference-manuals

cloud.google.com/bigquery/docs

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

Firebird Foundation

Google

Erscheinungsjahr

2000

Als Fork von Borlands InterBase

2010

2001

2019

Aktuelle Version

5.0.0, Jaenner 2024

2.7.2, Juni 2023

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Initial Developer's Public License

kommerziell

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

Open Source

Apache Version 2.0

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

C und C++

Java

C++, Go

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
OS X
serverlos

Firebird Embedded Server
Solaris
Unix
Windows

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Datenschema

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C/C++ API
JDBC

Jaybird
ODBC
OLE DB

RESTful HTTP/JSON API

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript

Node.js
Lua
Perl
PHP
Python
Ruby

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

PSQL

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Java, SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate 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

ACID

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC Architektur, lesende Clients blockieren schreibende Clients nicht

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role based access control and fine grained access rights

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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