DBMS > Microsoft Azure Cosmos DB vs. Milvus vs. RocksDB vs. searchxml

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure Cosmos DB vs. Milvus vs. RocksDB vs. searchxml

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service

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

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Vektor DBMS

Key-Value Store

Native XML DBMS
Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	29,85
Rang	#27	Overall
	#4	Document Stores
	#2	Graph DBMS
	#3	Key-Value Stores
	#3	Wide Column Stores

Punkte	1,81
Rang	#144	Overall
	#5	Vektor DBMS

Punkte	4,00
Rang	#84	Overall
	#11	Key-Value Stores

Punkte	0,01
Rang	#386	Overall
	#7	Native XML DBMS
	#24	Suchmaschinen

Website

azure.microsoft.com/services/cosmos-db

milvus.io

rocksdb.org

www.searchxml.net/category/products

Technische Dokumentation

learn.microsoft.com/azure/cosmos-db

milvus.io/docs/overview.md

github.com/facebook/rocksdb/wiki

www.searchxml.net/support/handouts

Entwickler

Microsoft

Facebook, Inc.

informationpartners gmbh

Erscheinungsjahr

2014

2019

2013

2015

Aktuelle Version

2.3.4, Jänner 2024

8.11.4, April 2024

1.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

BSD

kommerziell

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

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON types

Vector, Numeric and String

nein

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

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

RESTful HTTP API

C++ API
Java API

RESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT

Unterstützte Programmiersprachen

.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
Perl
Python
Ruby

C++

most other programming languages supported via APIs

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript

nein

on the application server

Triggers

JavaScript

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implizit im Cloud Service

Sharding

horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implizit im Cloud Service

sychronisation to multiple collections

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

with Hadoop integration

Integration with Hadoop/HDInsight on Azure*

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition

nein

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte bis auf item level einstellbar

Role based access control and fine grained access rights

nein

Domain, group and role-based access control at the document level and for application services

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

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

Drittanbieter

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

Speedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

General availability: Microsoft Entra ID integration with Azure Cosmos DB for PostgreSQL | Azure updates
13. März 2024, Microsoft

Azure Synapse Link for Cosmos DB: New Analytics Capabilities
10. November 2023, InfoQ.com

Azure Cosmos DB Conf 2023 | Microsoft Learn
12. Januar 2024, Microsoft

Azure Cosmos DB joins the AI toolchain
23. Mai 2023, InfoWorld

How to Migrate Azure Cosmos DB Databases | by Arwin Lashawn
25. August 2023, DataDrivenInvestor

bereitgestellt von Google News

Zilliz Unveils Game-Changing Features for Vector Search
22. März 2024, Datanami

What Is Milvus Vector Database?
6. Oktober 2023, 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 Cloud boosts vector database performance
31. Januar 2024, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Did Rockset Just Solve Real-Time Analytics?
25. August 2021, Datanami

Pliops Unveils Accelerated Key-Value Store That Boosts RocksDB Performance by 20x at OCP Global Summit
18. Oktober 2022, GlobeNewswire

Meta’s Velox Means Database Performance Is Not Subject To Interpretation
31. August 2022, The Next Platform

Linux 6.9 Drives AMD 4th Gen EPYC Performance Even Higher For Some Workloads
29. März 2024, Phoronix

AMD EPYC vs. Intel Xeon Cascadelake With Facebook's RocksDB Database
17. Oktober 2019, Phoronix

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk