DBMS > Heroic vs. Milvus vs. mSQL vs. OpenQM

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. Milvus vs. mSQL vs. OpenQM

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	3,01
Rang	#89	Overall
	#4	Vektor DBMS

Punkte	1,26
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

Punkte	0,28
Rang	#291	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

milvus.io

hughestech.com.au/products/msql

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

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

Spotify

Hughes Technologies

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2014

2019

1994

1993

Aktuelle Version

2.4.4, Mai 2024

4.4, Oktober 2021

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role based access control and fine grained access rights

nein

Access rights can be defined down to the item level

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

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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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