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DBMS > Hawkular Metrics vs. Lovefield vs. Milvus vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften Hawkular Metrics vs. Lovefield vs. Milvus vs. Netezza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenLovefield  Xaus Vergleich ausschliessenMilvus  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungHawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScriptA DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searchesData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSVektor DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,00
Rang#379  Overall
#40  Time Series DBMS
Punkte0,29
Rang#293  Overall
#133  Relational DBMS
Punkte2,31
Rang#113  Overall
#3  Vektor DBMS
Punkte9,06
Rang#46  Overall
#29  Relational DBMS
Websitewww.hawkular.orggoogle.github.io/­lovefieldmilvus.iowww.ibm.com/­products/­netezza
Technische Dokumentationwww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidegithub.com/­google/­lovefield/­blob/­master/­docs/­spec_index.mdmilvus.io/­docs/­overview.md
EntwicklerCommunity supported by Red HatGoogleIBM
Erscheinungsjahr2014201420192000
Aktuelle Version2.1.12, February 20172.3.4, Jänner 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
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
ImplementierungsspracheJavaJavaScriptC++, Go
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js) infotested with Chrome, Firefox, IE, SafariLinux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
Linux infoIn Appliance inkludiert
Datenschemaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaVector, Numeric and Stringja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinjaneinja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query language infovia JavaScript builder patternneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP RESTRESTful HTTP APIJDBC
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
Python
Ruby
JavaScriptC++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinneinja
Triggersja infovia Hawkular AlertingUsing read-only observersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infobasierend auf CassandrakeineShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf CassandrakeineSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjayes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Databasejaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja infousing MemoryDBja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinneinRole based access control and fine grained access rightsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Hawkular MetricsLovefieldMilvusNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt
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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
Hawkular MetricsLovefieldMilvusNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS
5. Juni 2019, DevClass

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

IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, IBM

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services
27. Mai 2020, AWS Blog

IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick
29. Juni 2020, Datanami

Netezza Performance Server
12. August 2020, IBM

bereitgestellt von Google News



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