DBMS > Google BigQuery vs. H2 vs. HyperSQL vs. Milvus vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. H2 vs. HyperSQL vs. Milvus vs. Yanza

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

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

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Vektor DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	58,10
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	8,33
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	3,23
Rang	#93	Overall
	#48	Relational DBMS

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

Website

cloud.google.com/bigquery

www.h2database.com

hsqldb.org

milvus.io

yanza.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

www.h2database.com/html/main.html

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

Google

Thomas Mueller

Yanza

Erscheinungsjahr

2010

2005

2001

2019

2015

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

2.7.2, Juni 2023

2.4.4, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

but mainly used as a service provided by Yanza

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

Java

C++, Go

Server Betriebssysteme

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

nein

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

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

Java

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

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

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Java, SQL

nein

Triggers

nein

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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14. November 2022, TheServerSide.com

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26. März 2024, The New Stack

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31. Januar 2024, SitePoint

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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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