DBMS > IBM Cloudant vs. Milvus vs. Spark SQL vs. SWC-DB vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Cloudant vs. Milvus vs. Spark SQL vs. SWC-DB vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Auf Apache CouchDB basierendes Database as a Service Angebot

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

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A high performance, scalable Wide Column DBMS

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	2,68
Rang	#106	Overall
	#20	Document Stores

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

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

www.ibm.com/products/cloudant

milvus.io

spark.apache.org/sql

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

cloud.ibm.com/docs/Cloudant

milvus.io/docs/overview.md

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

IBM, Apache Software Foundation

IBM hat im Februar 2014 Cloudant gekauft

Apache Software Foundation

Alex Kashirin

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2010

2019

2014

2020

1987

Aktuelle Version

2.3.4, Jänner 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

0.5, April 2021

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

Erlang

C++, Go

Scala

C++

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
OS X
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll
Thrift

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Ruby

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

Java
Python
R
Scala

C++

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

View Functions (Map-Reduce) in JavaScript

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Optimistic locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer pro Datenbank definierbar

Role based access control and fine grained access rights

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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26. September 2019, EnterpriseAI

IBM Code Engine and IBM Cloudant: Serverless Data and Infrastructure
16. August 2021, ibm.com

IBM to Purchase Cloudant Database as a service (DBaaS) Provider
22. März 2014, App Developer Magazine

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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
31. Januar 2024, SitePoint

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

Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search
20. März 2024, GlobeNewswire

IBM watsonx.data’s integrated vector database: unify, prepare, and deliver your data for AI
9. April 2024, ibm.com

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24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

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24. Januar 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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2022 All O-Zone Football Team
17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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