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Vergleich der Systemeigenschaften FoundationDB vs. HyperSQL vs. Linter vs. Milvus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Created as commercial project in 2013, FoundationDB has been acquired by Apple in March 2015 and was withdrawn from the market. As a consequence, the product was removed from the DB-Engines ranking. In April 2018, Apple open-sourced FoundationDB and it therefore reappears in the ranking.

Kurzbeschreibung

Sortierter Key-Value Store. Core features werden durch layers ergänzt.

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

RDBMS for high security requirements

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Unterstützt durch speziellen Layer
Key-Value Store
Relational DBMS

Unterstützt durch speziellen SQL-Layer

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,44
Rang	#146	Overall
	#25	Document Stores
	#27	Key-Value Stores
	#70	Relational DBMS

Punkte	5,35
Rang	#76	Overall
	#41	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#309	Overall
	#142	Relational DBMS

Punkte	0,37
Rang	#259	Overall
	#17	Suchmaschinen

Website

Technische Dokumentation

apple.github.io/foundationdb

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

FoundationDB

relex.ru/en

Erscheinungsjahr

2013

2001

1990

2019

Aktuelle Version

6.2.28, November 2020

2.6.1, Oktober 2021

2.0, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

kommerziell

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.

Implementierungssprache

C++

Java

C und C++

C++, Go

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Datenschema

schemafrei

Einige Layers unterstützen Schemata

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Einige Layers unterstützen Typen

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

nur in speziellem SQL-Layer

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python
Ruby
Swift

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nur im SQL-layer

Java, SQL

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Linearizable consistency

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nur im SQL-layer

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Video media : video understanding, video deduplication. E-commerce and mobile applications...
» mehr

Key customers

Milvus is trusted by over 1,000 enterprises, including Baidu, eBay, IKEA, LINE, Shopee,...
» mehr

Market metrics

As of March 2022, 9.8k+ GitHub stars 1.4k+ Github forks 871k+ docker pulls 2k+ community...
» mehr

Licensing and pricing models

Milvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Managed...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Data on Kubernetes Community Announces Schedule for DoK Day at KubeCon Europe 2022
6. Mai 2022, Business Wire

IBM Cloudant pulls plan to fund new foundational layer for CouchDB
15. März 2022, The Register

Apple Acquires Durable Database Company FoundationDB
24. März 2015, TechCrunch

FoundationDB, a very interesting NoSQL database owned by Apple, is now an open-source project
19. April 2018, GeekWire

Apple Open Sources FoundationDB
19. April 2018, MacRumors

bereitgestellt von Google News

In-Memory Database Market Estimated to Reach $9.34 Billion by 2027
4. April 2022, Digital Journal

bereitgestellt von Google News

Milvus, the AI Search Engine, Originally Developed by Zilliz Joins LF AI as New Incubation Project
10. April 2020, PR Newswire

What Is Vector Similarity Search? | Business Applications of Vector Search
11. August 2021, CIO Insight

The Recommendation System
15. Februar 2022, News | Europeana Pro

Database technology evolves to combine machine learning and data storage
7. März 2022, VentureBeat

5 AI startups leading MLops
21. Juni 2021, InfoWorld

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