DBMS > GeoMesa vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Milvus vs. Oracle Rdb vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Milvus vs. Oracle Rdb vs. WakandaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

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

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,75
Rang	#203	Overall
	#3	Spatial DBMS

Punkte	21,33
Rang	#36	Overall
	#22	Relational DBMS

Punkte	0,34
Rang	#267	Overall
	#17	Suchmaschinen

Punkte	1,18
Rang	#161	Overall
	#75	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#345	Overall
	#18	Object oriented DBMS

Website

www.geomesa.org

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

milvus.io

www.oracle.com/technetwork/database/database-technologies/rdb/overview/index.html

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

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

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

milvus.io/docs/overview.md

doc.wakanda.org/home2.en.html#/Datastore/Introduction.200-588937.en.html

Entwickler

CCRi und Andere

Microsoft

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2014

2016

2019

1984

2012

Aktuelle Version

3.2.0, April 2021

2.0, Jänner 2022

7.4.1.1, 2021

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++

C++, Go

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

HP Open VMS

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP

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

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

yes, on a single node

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

abhängig von Storage layer

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

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,...
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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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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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