DBMS > GBase vs. Google Cloud Bigtable vs. LeanXcale vs. Milvus vs. RDFox

Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. Google Cloud Bigtable vs. LeanXcale vs. Milvus vs. RDFox

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

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

High performance knowledge graph and semantic reasoning engine

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Vektor DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	1,05
Rang	#186	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	3,15
Rang	#95	Overall
	#14	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Punkte	2,78
Rang	#103	Overall
	#3	Vektor DBMS

Punkte	0,29
Rang	#300	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Website

www.gbase.cn

cloud.google.com/bigtable

www.leanxcale.com

milvus.io

www.oxfordsemantic.tech

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

milvus.io/docs/overview.md

docs.oxfordsemantic.tech

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

Google

LeanXcale

Oxford Semantic Technologies

Erscheinungsjahr

2004

2015

2019

2017

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

2.3.4, Jänner 2024

6.0, Septermber 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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, Java, Python

C++, Go

C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

Standard with numerous extensions

nein

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

RESTful HTTP API

RESTful HTTP API
SPARQL 1.1

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
Java
Scala

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

C
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

replication via a shared file system

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Immediate Consistency in stand-alone mode, Eventual Consistency in replicated setups

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic single-row operations

ACID

nein

ACID

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

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Role based access control and fine grained access rights

Roles, resources, and access types

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

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale
6. Mai 2015, VentureBeat

Google Launches Cloud Bigtable, A Highly Scalable And Performant NoSQL Database
6. Mai 2015, TechCrunch

bereitgestellt von Google News

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 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

bereitgestellt von Google News

Use semantic reasoning to infer new facts from your RDF graph by integrating RDFox with Amazon Neptune | Amazon ...
20. Februar 2023, AWS Blog

The intuitions behind Knowledge Graphs and Reasoning | by Peter Crocker
5. Mai 2020, Towards Data Science

Eight interesting open-source graph databases
3. Januar 2023, INDIAai

Financial Crime Discovery using Amazon EKS and Graph Databases | Amazon Web Services
1. Februar 2022, AWS Blog

Top 9 Open Source Graph Databases
7. November 2022, Analytics India Magazine

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk