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Vergleich der Systemeigenschaften GridGain vs. Hyprcubd vs. LokiJS vs. Milvus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite

Serverless Time Series DBMS

In-memory JavaScript DBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Document Store

Vektor DBMS

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

Punkte	1,47
Rang	#154	Overall
	#26	Key-Value Stores
	#72	Relational DBMS

Punkte	0,43
Rang	#264	Overall
	#42	Document Stores

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

Website

www.gridgain.com

hyprcubd.com (offline)

github.com/techfort/LokiJS

milvus.io

Technische Dokumentation

www.gridgain.com/docs/index.html

techfort.github.io/LokiJS

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

GridGain Systems, Inc.

Hyprcubd, Inc.

Erscheinungsjahr

2007

2014

2019

Aktuelle Version

GridGain 8.5.1

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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

Java, C++, .Net

JavaScript

C++, Go

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

time, int, uint, float, string

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

Sekundärindizes

nein

über Views

nein

SQL

Support of SQL

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

gRPC (https)

JavaScript API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

JavaScript

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

nein

View Functions in JavaScript

nein

Triggers

yes (cache interceptors and events)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

keine

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Security Hooks for custom implementations

token access

nein

Role based access control and fine grained access rights

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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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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5. Juni 2019, eWeek

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26. März 2024, The New Stack

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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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