DBMS > Heroic vs. HugeGraph vs. jBASE vs. Milvus vs. Newts

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. HugeGraph vs. jBASE vs. Milvus vs. Newts

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

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

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

Punkte	1,41
Rang	#159	Overall
	#3	Multivalue DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

milvus.io

opennms.github.io/newts

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

hugegraph.apache.org/docs

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

milvus.io/docs/overview.md

github.com/OpenNMS/newts/wiki

Entwickler

Spotify

Baidu

Rocket Software (früher Zumasys)

OpenNMS Group

Erscheinungsjahr

2014

2018

1991

2019

2014

Aktuelle Version

0.9

5.7

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 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++, Go

Java

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Unix

AIX
Linux
Windows

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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

via Elasticsearch

also supports composite index and range index

nein

SQL

Support of SQL

nein

Embedded SQL for jBASE in BASIC

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

RESTful HTTP API

HTTP REST
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
Python

.Net
Basic
Jabbascript
Java

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

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

asynchronous Gremlin script jobs

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

Sharding

basierend auf Cassandra

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

edges in graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users, roles and permissions

Access rights can be defined down to the item level

Role based access control and fine grained access rights

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

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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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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
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