DBMS > jBASE vs. Kinetica vs. LeanXcale vs. Milvus vs. SAP HANA

Vergleich der Systemeigenschaften jBASE vs. Kinetica vs. LeanXcale vs. Milvus vs. SAP HANA

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

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

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

Primäres Datenbankmodell

Multivalue DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	1,49
Rang	#156	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	0,66
Rang	#234	Overall
	#107	Relational DBMS

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

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

Punkte	44,27
Rang	#23	Overall
	#16	Relational DBMS

Website

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

www.kinetica.com

www.leanxcale.com

milvus.io

www.sap.com/products/hana.html

Technische Dokumentation

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

docs.kinetica.com

milvus.io/docs/overview.md

help.sap.com/hana

Entwickler

Rocket Software (früher Zumasys)

Kinetica

LeanXcale

SAP

Erscheinungsjahr

1991

2012

2015

2019

2010

Aktuelle Version

5.7

7.1, August 2021

2.3.4, Jänner 2024

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus

Implementierungssprache

C, C++

C++, Go

Server Betriebssysteme

AIX
Linux
Windows

Linux

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Appliance oder cloud-service

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

nein

SQL

Support of SQL

Embedded SQL for jBASE in BASIC

SQL-like DML and DDL statements

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Basic
Jabbascript
Java

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
Java
Scala

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

SQLScript, R

Triggers

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate 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

ACID

nein

ACID

nein

ACID

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

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights can be defined down to the item level

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

Role based access control and fine grained access rights

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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