DBMS > GridGain vs. Milvus vs. OrigoDB vs. SpatiaLite vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften GridGain vs. Milvus vs. OrigoDB vs. SpatiaLite vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

A fully ACID in-memory object graph database

Spatial extension of SQLite

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Vektor DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Spatial DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

www.gridgain.com

milvus.io

origodb.com

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

www.gridgain.com/docs/index.html

milvus.io/docs/overview.md

origodb.com/docs

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

GridGain Systems, Inc.

Robert Friberg et al

Alessandro Furieri

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2007

2019

2009

under the name LiveDB

2008

2019

Aktuelle Version

GridGain 8.5.1

2.3.4, Jänner 2024

5.0.0, August 2020

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Open Source

MIT License

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

C++, Go

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
Windows

serverlos

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

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

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

RESTful HTTP API

.NET Client API
HTTP API
LINQ

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

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

.Net

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

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

nein

Triggers

yes (cache interceptors and events)

nein

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

Source-Replica Replikation

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Security Hooks for custom implementations

Role based access control and fine grained access rights

Role based authorization

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,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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GridGain: Product Overview and Analysis
5. Juni 2019, eWeek

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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
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20. März 2024, GlobeNewswire

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22. März 2024, Datanami

IBM watsonx.data’s integrated vector database: unify, prepare, and deliver your data for AI
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