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Vergleich der Systemeigenschaften Lovefield vs. Milvus vs. ScyllaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

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

Cassandra and DynamoDB compatible wide column store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Vektor DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store

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

Punkte	0,20
Rang	#305	Overall
	#136	Relational DBMS

Punkte	2,76
Rang	#96	Overall
	#6	Vektor DBMS

Punkte	3,65
Rang	#72	Overall
	#5	Wide Column Stores

Website

google.github.io/lovefield

milvus.io

www.scylladb.com

Technische Dokumentation

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

milvus.io/docs/overview.md

docs.scylladb.com

Entwickler

Google

ScyllaDB

Erscheinungsjahr

2014

2019

2015

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

2.4.4, Mai 2024

ScyllaDB Open Source 6.2.0, Juli 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Open Source (AGPL), commercial license available

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.

Scylla Cloud: Create real-time applications that run at global scale with Scylla Cloud, the industry’s most powerful NoSQL DBaaS

Implementierungssprache

JavaScript

C++, Go

C++

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

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

cluster global secondary indices

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

SQL-like DML and DDL statements (CQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll

compatible with CQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language)
RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

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

For CQL interface: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Node.js, Perl, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala
For DynamoDB interface: .Net, ColdFusion, Erlang, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, Lua

Triggers

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

Representation of geographical distribution of servers is possible

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Eventual Consistency
Tunable Consistency

can be individually decided for each write operation

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomicity and isolation are supported for single operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

in-memory tables

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based access control and fine grained access rights

Access rights for users can be defined per object

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Milvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready...
» mehr

ScyllaDB is engineered to deliver predictable performance at scale. It’s adopted...
» mehr

Competitive advantages

Highly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch...
» mehr

Highly-performant (efficiently utilizes full resources of a node and network; millions...
» mehr

Typical application scenarios

RAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication....
» mehr

ScyllaDB is ideal for applications that require high throughput and low latency at...
» mehr

Key customers

Milvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,...
» mehr

Discord, Epic Games, Expedia, Zillow, Comcast, Disney+ Hotstar, Samsung, ShareChat,...
» mehr

Market metrics

As of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations 3k+ enterprise...
» mehr

ScyllaDB typically offers ~75% total cost of ownership savings, with ~5X higher throughput...
» mehr

Licensing and pricing models

Milvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Fully-managed...
» mehr

ScyllaDB Open Source - free open source software (AGPL) ScyllaDB Enterprise - subscription-based...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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20. Oktober 2024, Packt

Milvus 2.5 Creates the Best of Both Worlds With Hybrid Vector-Keyword Search
17. Dezember 2024, GlobeNewswire

Open source vector database vendor targets enterprise AI costs with cloud update
19. November 2024, VentureBeat

Dance between dense and sparse embeddings: Enabling Hybrid Search in LangChain-Milvus
19. November 2024, Towards Data Science

How NVIDIA GPU Acceleration Supercharged Milvus Vector Database
26. März 2024, The New Stack

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ScyllaDB 6.0 advances open source database scalability
12. Juni 2024, VentureBeat

Defense Department Tests AI Software, Advances to Improve Physical Security Posture
28. Oktober 2024, Department of Defense

Sleeping at Scale - Delivering 10k Timers per Second per Node with Rust, Tokio, Kafka, and Scylla
26. April 2024, InfoQ.com

ScyllaDB on AWS is a NoSQL Database Built for Gigabyte-to-Petabyte Scale
6. Januar 2023, AWS Blog

Worldwide Local Latency with ScyllaDB: ZeroFlucs’ Strategy
6. Februar 2024, The New Stack

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