DBMS > Milvus vs. MonetDB vs. Stardog vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Milvus vs. MonetDB vs. Stardog vs. SwayDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	1,72
Rang	#135	Overall
	#62	Relational DBMS

Punkte	1,93
Rang	#121	Overall
	#10	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	0,00
Rang	#384	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

milvus.io/docs/overview.md

www.monetdb.org/Documentation

docs.stardog.com

Entwickler

MonetDB BV

Stardog-Union

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2019

2004

2010

2018

Aktuelle Version

2.4.4, Mai 2024

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Mozilla Public License 2.0

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

supports real-time indexing in full-text and geospatial

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in SQL, C, R

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

nein

Triggers

nein

via event handlers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding via remote tables

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

keine

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

Immediate Consistency in HA-Cluster

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Atomic execution of operations

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role based access control and fine grained access rights

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

nein

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

DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

AI-Powered Search Engine With Milvus Vector Database on Vultr - SitePoint
30. August 2024, SitePoint

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

IBM watsonx.data’s integrated vector database: unify, prepare, and deliver your data for AI
9. April 2024, IBM

10 top vector database options for similarity searches
8. August 2024, TechTarget

Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search
20. März 2024, GlobeNewswire

bereitgestellt von Google News

MonetDB Foundation launched
31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R — Part I
6. April 2018, Data Science Central

How MonetDB/X100 Exploits Modern CPU Performance
14. Januar 2020, Towards Data Science

Test of Time Award for paper on vectorized execution
16. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

Monet DB The Column-Store Pioneer
4. September 2019, Open Source For You

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