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DBMS > Google Cloud Firestore vs. Ignite vs. Milvus vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Firestore vs. Ignite vs. Milvus vs. Oracle Berkeley DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenIgnite  Xaus Vergleich ausschliessenMilvus  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungCloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products.Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searchesWeit verbreiteter In-Process Key-Value Store
Primäres DatenbankmodellDocument StoreKey-Value Store
Relational DBMS
Vektor DBMSKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte7,36
Rang#53  Overall
#9  Document Stores
Punkte3,11
Rang#96  Overall
#15  Key-Value Stores
#49  Relational DBMS
Punkte2,78
Rang#103  Overall
#4  Vektor DBMS
Punkte2,01
Rang#126  Overall
#21  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Websitefirebase.google.com/­products/­firestoreignite.apache.orgmilvus.iowww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.html
Technische Dokumentationfirebase.google.com/­docs/­firestoreapacheignite.readme.io/­docsmilvus.io/­docs/­overview.mddocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.html
EntwicklerGoogleApache Software FoundationOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft
Erscheinungsjahr2017201520191994
Aktuelle VersionApache Ignite 2.62.4.4, Mai 202418.1.40, Mai 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2.0Open Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus
ImplementierungsspracheC++, Java, .NetC++, GoC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Linux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Datenschemaschemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaVector, Numeric and Stringnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaneinja infoonly with the Berkeley DB XML edition
Sekundärindizesjajaneinja
SQL infoSupport of SQLneinANSI-99 for query and DML statements, subset of DDLneinja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbar
APIs und andere ZugriffskonzepteAndroid
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresyes, Firebase Rules & Cloud Functionsyes (compute grid and cache interceptors can be used instead)neinnein
Triggersyes, with Cloud Functionsyes (cache interceptors and events)neinja infoonly for the SQL API
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikationyes (replicated cache)Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenUsing Cloud Dataflowyes (compute grid and hadoop accelerator)neinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyBounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenjaACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.Security Hooks for custom implementationsRole based access control and fine grained access rightsnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Google Cloud FirestoreIgniteMilvusOracle Berkeley DB
Specific characteristicsMilvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready...
» mehr
Competitive advantagesHighly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch...
» mehr
Typical application scenariosRAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication....
» mehr
Key customersMilvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,...
» mehr
Market metricsAs of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations​ ​ 3k+ enterprise...
» mehr
Licensing and pricing modelsMilvus 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
Google Cloud FirestoreIgniteMilvusOracle Berkeley DB
DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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Google's Cloud Firestore is now generally available
31. Januar 2019, ZDNet

Google launches Cloud Firestore, a new document database for app developers
3. Oktober 2017, TechCrunch

Google's Cloud-Native NoSQL Database Cloud Firestore Is Now Generally Available
8. Februar 2019, InfoQ.com

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GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024
8. Februar 2024, PR Newswire

GridGain Showcases Power of Apache Ignite at Community Over Code Conference
5. Oktober 2023, Datanami

Apache Ignite: An Overview
6. September 2023, Open Source For You

GridGain Unified Real-Time Data Platform Version 8.9 Addresses Today's More Complex Real-Time Data Processing ...
12. Oktober 2023, GlobeNewswire

What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used?
18. Juli 2022, The Stack

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How NVIDIA GPU Acceleration Supercharged Milvus Vector Database
26. März 2024, The New Stack

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

Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search
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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Margo Seltzer Named ACM Athena Lecturer for Technical and Mentoring Contributions
26. April 2023, HPCwire

ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

Margo I. Seltzer | Berkman Klein Center
18. August 2020, Berkman Klein Center

Oracle buys Sleepycat Software
14. Februar 2006, MarketWatch

How to store financial market data for backtesting
26. Januar 2019, Towards Data Science

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