DB-EnginesExtremeDB for everyone with an RTOSEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > LeanXcale vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Milvus vs. Rockset vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften LeanXcale vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Milvus vs. Rockset vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameLeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenMilvus  Xaus Vergleich ausschliessenRockset  Xaus Vergleich ausschliessenXTDB infoformerly named Crux  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilitiesFully managed big data interactive analytics platformA DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searchesA scalable, reliable search and analytics service in the cloud, built on RocksDBA general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Relational DBMS
Relational DBMS infocolumn orientedVektor DBMSDocument StoreDocument Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store infoIf a column is of type dynamic docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types/­dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell
Event Store infothis is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)
Spatial DBMS
Suchmaschine infosupport for complex search expressions docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine
Time Series DBMS infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer/­time-series-analysis
Relational DBMS
Suchmaschine
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,36
Rang#280  Overall
#40  Key-Value Stores
#129  Relational DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte2,78
Rang#103  Overall
#3  Vektor DBMS
Punkte0,82
Rang#212  Overall
#36  Document Stores
Punkte0,18
Rang#332  Overall
#46  Document Stores
Websitewww.leanxcale.comazure.microsoft.com/­services/­data-explorermilvus.iorockset.comgithub.com/­xtdb/­xtdb
www.xtdb.com
Technische Dokumentationdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorermilvus.io/­docs/­overview.mddocs.rockset.comwww.xtdb.com/­docs
EntwicklerLeanXcaleMicrosoftRocksetJuxt Ltd.
Erscheinungsjahr20152019201920192019
Aktuelle Versioncloud service with continuous releases2.3.4, Jänner 20241.19, September 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellOpen Source infoMIT License
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus
ImplementierungsspracheC++, GoC++Clojure
Server BetriebssystemegehostetLinux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
gehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux
DatenschemajaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)schemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesVector, Numeric and Stringdynamic typingja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein infoingestion from XML files supportednein
Sekundärindizesall fields are automatically indexedneinall fields are automatically indexedja
SQL infoSupport of SQLja infothrough Apache DerbyKusto Query Language (KQL), SQL subsetneinRead-only SQL queries, including JOINseingeschränktes SQL mittels Apache Calcite
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
RESTful HTTP APIHTTP RESTHTTP REST
JDBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
Java
Scala
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Clojure
Java
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresYes, possible languages: KQL, Python, Rneinneinnein
Triggersja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoImplicit feature of the cloud serviceShardingAutomatic shardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.jaja, jeder Knoten hat alle Daten
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Eventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajayes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAzure Active Directory AuthenticationRole based access control and fine grained access rightsAccess rights for users and organizations can be defined via Rockset console
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
LeanXcaleMicrosoft Azure Data ExplorerMilvusRocksetXTDB infoformerly named Crux
Specific characteristicsMilvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready...
» mehr
Competitive advantagesHighly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch...
» mehr
Typical application scenariosRAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication....
» mehr
Key customersMilvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,...
» mehr
Market metricsAs of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations​ ​ 3k+ enterprise...
» mehr
Licensing and pricing modelsMilvus 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
LeanXcaleMicrosoft Azure Data ExplorerMilvusRocksetXTDB infoformerly named Crux
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer | Azure updates
31. Mai 2024, azure.microsoft.com

Update records in a Kusto Database (public preview) | Azure updates
20. Februar 2024, azure.microsoft.com

Public Preview: Azure Data Explorer connector for Apache Flink | Azure updates
8. Januar 2024, azure.microsoft.com

Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints ...
5. Februar 2024, azure.microsoft.com

New Features for graph-match KQL Operator: Enhanced Pattern Matching and Cycle Control | Azure updates
24. Januar 2024, azure.microsoft.com

bereitgestellt von Google News

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

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

bereitgestellt von Google News

Rockset upgrades database to meet the needs of AI hybrid search – Blocks and Files
20. Mai 2024, Blocks and Files

Rockset launches native support for hybrid vector and text search to power AI apps
16. Mai 2024, SiliconANGLE News

Rockset Announces Native Support for Hybrid Search to Power AI Apps
17. Mai 2024, Datanami

Data Management News for the Week of May 17; Updates from Anomalo, DataStax, Rockset & More
16. Mai 2024, Solutions Review

Rockset targets cost control with latest database update
31. Januar 2024, TechTarget

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt