DBMS > Google Cloud Bigtable vs. Milvus vs. Postgres-XL vs. searchxml

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. Milvus vs. Postgres-XL vs. searchxml

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

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

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Wide Column Store

Vektor DBMS

Relational DBMS

Native XML DBMS
Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	2,97
Rang	#92	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	3,01
Rang	#89	Overall
	#4	Vektor DBMS

Punkte	0,43
Rang	#260	Overall
	#119	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#7	Native XML DBMS
	#24	Suchmaschinen

Website

cloud.google.com/bigtable

milvus.io

www.postgres-xl.org

www.searchxml.net/category/products

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

milvus.io/docs/overview.md

www.postgres-xl.org/documentation

www.searchxml.net/support/handouts

Entwickler

Google

informationpartners gmbh

Erscheinungsjahr

2015

2019

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2015

Aktuelle Version

2.4.4, Mai 2024

10 R1, Oktober 2018

1.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Mozilla public license

kommerziell

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

C++, Go

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
macOS

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Vector, Numeric and String

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

RESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C++

most other programming languages supported via APIs

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

on the application server

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

sychronisation to multiple collections

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

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

Atomic single-row operations

nein

ACID

MVCC

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Role based access control and fine grained access rights

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Domain, group and role-based access control at the document level and for application services

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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