DBMS > InterSystems Caché vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. Milvus vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften InterSystems Caché vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. Milvus vs. SiriDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Caché is a deprecated database engine which is substituted with InterSystems IRIS. It therefore is removed from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

A multi-model DBMS and application server

Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service

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

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Vektor DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Spatial DBMS

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

Punkte	27,71
Rang	#27	Overall
	#4	Document Stores
	#2	Graph DBMS
	#3	Key-Value Stores
	#3	Wide Column Stores

Punkte	2,78
Rang	#103	Overall
	#3	Vektor DBMS

Punkte	0,07
Rang	#378	Overall
	#42	Time Series DBMS

Website

www.intersystems.com/products/cache

azure.microsoft.com/services/cosmos-db

milvus.io

siridb.com

Technische Dokumentation

docs.intersystems.com

learn.microsoft.com/azure/cosmos-db

milvus.io/docs/overview.md

docs.siridb.com

Entwickler

InterSystems

Microsoft

Cesbit

Erscheinungsjahr

1997

2014

2019

2017

Aktuelle Version

2018.1.4, Mai 2020

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

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

C++, Go

Server Betriebssysteme

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux

Datenschema

depending on used data model

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON types

Vector, Numeric and String

Numeric data

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

All properties auto-indexed by default

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

DocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API

RESTful HTTP API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java

.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python

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

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript

nein

Triggers

JavaScript

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implizit im Cloud Service

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Implizit im Cloud Service

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

Integration with Hadoop/HDInsight on Azure*

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency

Consistency level configurable on request level
Session Consistency

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles

Zugriffsrechte bis auf item level einstellbar

Role based access control and fine grained access rights

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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Associative Data Modeling Demystified - Part1 - DataScienceCentral.com
9. Juli 2016, Data Science Central

Choosing a Database Technology. A roadmap and process overview | by Shirish Joshi
23. Februar 2020, Towards Data Science

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21. Mai 2024, InfoWorld

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21. Mai 2024, Microsoft

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21. Mai 2024, SiliconANGLE News

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26. März 2024, The New Stack

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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
9. April 2024, IBM

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