DBMS > Milvus vs. Netezza vs. OrigoDB vs. SpatiaLite vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Milvus vs. Netezza vs. OrigoDB vs. SpatiaLite vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

A fully ACID in-memory object graph database

Spatial extension of SQLite

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Vektor DBMS

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Spatial DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	2,31
Rang	#113	Overall
	#3	Vektor DBMS

Punkte	9,06
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

milvus.io

www.ibm.com/products/netezza

origodb.com

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

milvus.io/docs/overview.md

origodb.com/docs

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

IBM

Robert Friberg et al

Alessandro Furieri

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2019

2000

2009

under the name LiveDB

2008

2019

Aktuelle Version

2.3.4, Jänner 2024

5.0.0, August 2020

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Open Source

MIT License

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++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux

In Appliance inkludiert

Linux
Windows

serverlos

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
OLE DB

.NET Client API
HTTP API
LINQ

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

.Net

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

Role based authorization

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

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

DB-Engines Blog Posts

Vector databases
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Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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31. Januar 2024, SitePoint

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20. März 2024, GlobeNewswire

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22. März 2024, Datanami

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

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11. Juli 2023, ibm.com

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

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27. Mai 2020, AWS Blog

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29. Juni 2020, Datanami

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12. August 2020, ibm.com

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