DBMS > GeoMesa vs. Milvus vs. Solr vs. STSdb vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Milvus vs. Solr vs. STSdb 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

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	2,31
Rang	#113	Overall
	#3	Vektor DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

www.geomesa.org

milvus.io

solr.apache.org

github.com/STSSoft/STSdb4

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

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

milvus.io/docs/overview.md

solr.apache.org/resources.html

wakanda.github.io/doc

Entwickler

CCRi und Andere

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2014

2019

2006

2011

2012

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

2.3.4, Jänner 2024

9.6.0, April 2024

4.0.8, September 2015

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

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Läuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)

Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Dynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

nein

SQL

Support of SQL

nein

Solr Parallel SQL Interface

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

.NET Client API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

C#
Java

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java plugins

nein

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

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

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

optimistic Locking

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

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

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31. Januar 2024, InfoWorld

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27. Februar 2024, Daily Northwestern

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