DBMS > Heroic vs. LokiJS vs. Milvus vs. Sphinx vs. UniData,UniVerse

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. LokiJS vs. Milvus vs. Sphinx vs. UniData,UniVerse

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

In-memory JavaScript DBMS

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

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

MultiValue DBMS und Application Server mit SQL Mapping Layer

Primäres Datenbankmodell

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

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

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

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

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	3,16
Rang	#97	Overall
	#2	Multivalue DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

github.com/techfort/LokiJS

milvus.io

sphinxsearch.com

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

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

techfort.github.io/LokiJS

milvus.io/docs/overview.md

sphinxsearch.com/docs

docs.rocketsoftware.com/bundle?cluster=true&labelkey=unidata&labelkey=prod_unidata

Entwickler

Spotify

Sphinx Technologies Inc.

Rocket Software

Erscheinungsjahr

2014

2019

2001

1985

Aktuelle Version

2.3.4, Jänner 2024

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

kommerziell

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

JavaScript

C++, Go

C++

Server Betriebssysteme

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

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Vector, Numeric and String

nein

optional

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

über Views

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JavaScript API

RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll

Java API

JPA
JDBC
ODBC
OLE DB
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

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

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

.Net
Basic

U2 Basic
C
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

View Functions in JavaScript

nein

Triggers

nein

U2 Basic

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate 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

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

nein

ACID

konfigurierbar

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based access control and fine grained access rights

nein

Benutzer mit Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard und betriebssystem-basiert

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

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

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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LokiJS - A JavaScript Database
18. November 2014, iProgrammer

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What Is Milvus Vector Database?
6. Oktober 2023, The New Stack

Zilliz Unveils Game-Changing Features for Vector Search
22. März 2024, Datanami

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 Cloud boosts vector database performance
31. Januar 2024, InfoWorld

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Switching From Sphinx to MkDocs Documentation — What Did I Gain and Lose
2. Februar 2024, Towards Data Science

Manticore is a Faster Alternative to Elasticsearch in C++
25. Juli 2022, hackernoon.com

Perplexity AI: From Its Use To Operation, Everything You Need To Know About Googles Newest Challenger
11. Januar 2024, Free Press Journal

The Pirate Bay was recently down for over a week due to a DDoS attack
29. Oktober 2019, The Hacker News

How to Build 600+ Links in One Month
4. September 2020, Search Engine Journal

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Unidata uses Jetstream to make geoscience data available to science community
29. Januar 2020, IU Newsroom

UniData implements a milestone Smart Class Room project at The Asian School | THE DAILY TRIBUNE | KINGDOM ...
8. April 2024, News of Bahrain- DT News

Bahrain Business: UniData implements major 'smart classroom' project
8. April 2024, Gulf Digital News

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21. August 2018, UCAR

Unidata turns 25 | NCAR & UCAR News
15. Januar 2010, University Corporation for Atmospheric Research

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