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DBMS > Graphite vs. Hypertable vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Milvus

Vergleich der Systemeigenschaften Graphite vs. Hypertable vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Milvus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenHypertable  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessenMilvus  Xaus Vergleich ausschliessen
Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungData logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperEine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie HadoopA Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasetsA DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSWide Column StoreWide Column StoreVektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,57
Rang#73  Overall
#5  Time Series DBMS
Punkte4,48
Rang#75  Overall
#6  Wide Column Stores
Punkte2,31
Rang#113  Overall
#3  Vektor DBMS
Websitegithub.com/­graphite-project/­graphite-webazure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tablesmilvus.io
Technische Dokumentationgraphite.readthedocs.iomilvus.io/­docs/­overview.md
EntwicklerChris DavisHypertable Inc.Microsoft
Erscheinungsjahr2006200920122019
Aktuelle Version0.9.8.11, Maerz 20162.3.4, Jänner 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbarkommerziellOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjanein
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
ImplementierungssprachePythonC++C++, Go
Server BetriebssystemeLinux
Unix
Linux
OS X
Windows infoein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar
gehostetLinux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
Datenschemajaschemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateNumeric data onlyneinjaVector, Numeric and String
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneineingeschränkt infoNur Gleichheits- und Präfixabfragenneinnein
SQL infoSupport of SQLneinneinneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP API
Sockets
C++ API
Thrift
RESTful HTTP APIRESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenJavaScript (Node.js)
Python
C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeinewählbarer Replikationsfaktor auf Filesystemebeneja infoimplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyBounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinoptimistic Lockingnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenja infolockingjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinneinAccess rights based on private key authentication or shared access signaturesRole based access control and fine grained access rights
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
GraphiteHypertableMicrosoft Azure Table StorageMilvus
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

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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Weitere Ressourcen
GraphiteHypertableMicrosoft Azure Table StorageMilvus
DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Try out the Graphite monitoring tool for time-series data
29. Oktober 2019, TechTarget

Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database
1. April 2022, Datanami

How Grafana made observability accessible
12. Juni 2023, InfoWorld

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

SQL and TimescaleDB. This article takes a closer look into… | by Alibaba Cloud
31. Juli 2019, DataDrivenInvestor

TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out
22. August 2019, Packt Hub

Decorate your Windows XP with Hyperdesk
30. Juli 2008, CNET

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

The Collective: Customize Your Computer & Your Phone With Star Trek
18. März 2009, TrekMovie

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Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

Inside Azure File Storage
7. Oktober 2015, Microsoft

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

bereitgestellt von Google News

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

bereitgestellt von Google News



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