DBMS > Linter vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Milvus vs. Percona Server for MongoDB

Vergleich der Systemeigenschaften Linter vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Milvus vs. Percona Server for MongoDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

RDBMS for high security requirements

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

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

A drop-in replacement for MongoDB Community Edition with enterprise-grade features.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Vektor DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,03
Rang	#368	Overall
	#156	Relational DBMS

Punkte	18,98
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

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

Punkte	0,50
Rang	#250	Overall
	#39	Document Stores

Website

linter.ru

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

milvus.io

www.percona.com/mongodb/software/percona-server-for-mongodb

Technische Dokumentation

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

milvus.io/docs/overview.md

docs.percona.com/percona-distribution-for-mongodb

Entwickler

relex.ru

Microsoft

Percona

Erscheinungsjahr

1990

2016

2019

2015

Aktuelle Version

2.4.4, Mai 2024

3.4.10-2.10, November 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL Version 2

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 und C++

C++

C++, Go

C++

Server Betriebssysteme

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

gehostet

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux

Datenschema

schemafrei

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

C#
Java
PHP

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

Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Transact SQL

nein

JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding, horizontal partitioning

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

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

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

via In-Memory Engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role based access control and fine grained access rights

Access rights for users and roles

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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10 top vector database options for similarity searches
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2. Februar 2017, InfoWorld

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