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DBMS > GeoMesa vs. Google Cloud Bigtable vs. Machbase Neo vs. Milvus

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Google Cloud Bigtable vs. Machbase Neo vs. Milvus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGeoMesa  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenMachbase Neo infoFormer name was Infiniflux  Xaus Vergleich ausschliessenMilvus  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.TimeSeries DBMS for AIoT and BigDataA DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches
Primäres DatenbankmodellSpatial DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Time Series DBMSVektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,86
Rang#205  Overall
#4  Spatial DBMS
Punkte3,15
Rang#95  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,17
Rang#337  Overall
#30  Time Series DBMS
Punkte2,78
Rang#103  Overall
#4  Vektor DBMS
Websitewww.geomesa.orgcloud.google.com/­bigtablemachbase.commilvus.io
Technische Dokumentationwww.geomesa.org/­documentation/­stable/­user/­index.htmlcloud.google.com/­bigtable/­docsmachbase.com/­dbmsmilvus.io/­docs/­overview.md
EntwicklerCCRi und AndereGoogleMachbase
Erscheinungsjahr2014201520132019
Aktuelle Version5.0.0, Mai 2024V8.0, August 20232.4.4, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache License 2.0kommerziellkommerziell infofree test version availableOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
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
ImplementierungsspracheScalaCC++, Go
Server BetriebssystemegehostetLinux
macOS
Windows
Linux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
Datenschemajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjaVector, Numeric and String
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjanein
SQL infoSupport of SQLneinneinSQL-like query languagenein
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP infovia ODBC
Python
R infovia ODBC
Scala
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenabhängig von Storage layerShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenabhängig von Storage layerInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesselectable replication factor
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjajaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten Systemabhängig von Storage layerImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinAtomic single-row operationsneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaneinja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenabhängig von Storage layerneinja infovolatile and lookup tableja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleja infoanhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMSAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)einfacher Passwort-basierter ZugriffsschutzRole based access control and fine grained access rights
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
GeoMesaGoogle Cloud BigtableMachbase Neo infoFormer name was InfinifluxMilvus
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

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
GeoMesaGoogle Cloud BigtableMachbase Neo infoFormer name was InfinifluxMilvus
DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

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

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

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