DBMS > GeoMesa vs. Milvus vs. NSDb vs. OpenTSDB vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Milvus vs. NSDb vs. OpenTSDB vs. WakandaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

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	0,81
Rang	#214	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	1,81
Rang	#144	Overall
	#5	Vektor DBMS

Punkte	0,00
Rang	#396	Overall
	#42	Time Series DBMS

Punkte	1,73
Rang	#147	Overall
	#12	Time Series DBMS

Punkte	0,09
Rang	#352	Overall
	#16	Object oriented DBMS

Website

Technische Dokumentation

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

milvus.io/docs/overview.md

nsdb.io/Architecture

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

wakanda.github.io/doc

Entwickler

CCRi und Andere

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2014

2019

2017

2011

2012

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

2.3.4, Jänner 2024

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

LGPL

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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus

Implementierungssprache

Scala

C++, Go

Java, Scala

Java

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
macOS

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

yes: int, bigint, decimal, string

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

HTTP API
Telnet API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Scala

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

basierend auf HBase

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

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

Role based access control and fine grained access rights

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

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

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Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
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6. Oktober 2023, The New Stack

AI-Powered Search Engine With Milvus Vector Database on Vultr
31. Januar 2024, SitePoint

Zilliz Unveils Game-Changing Features for Vector Search
22. März 2024, Datanami

Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search
20. März 2024, GlobeNewswire

Zilliz Cloud boosts vector database performance
31. Januar 2024, InfoWorld

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Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

Brain Monitoring with Kafka, OpenTSDB, and Grafana
5. August 2016, KDnuggets

MapR to help admins peer into dense Hadoop clusters
28. Juni 2016, SiliconANGLE News

Comparing InfluxDB, TimescaleDB, and QuestDB Timeseries Databases
30. Juni 2021, Towards Data Science

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