DBMS > Milvus vs. Newts vs. OrigoDB vs. PouchDB vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Milvus vs. Newts vs. OrigoDB vs. PouchDB vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

A fully ACID in-memory object graph database

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Vektor DBMS

Time Series DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Document Store

Key-Value Store

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

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

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

Punkte	2,28
Rang	#115	Overall
	#21	Document Stores

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

milvus.io

opennms.github.io/newts

origodb.com

pouchdb.com

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

milvus.io/docs/overview.md

github.com/OpenNMS/newts/wiki

origodb.com/docs

pouchdb.com/guides

Entwickler

OpenNMS Group

Robert Friberg et al

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2019

2014

2009

under the name LiveDB

2012

2011

Aktuelle Version

2.3.4, Jänner 2024

7.1.1, Juni 2019

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus

Implementierungssprache

C++, Go

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

User defined using .NET types and collections

nein

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

über Views

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HTTP REST
Java API

.NET Client API
HTTP API
LINQ

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java

.Net

JavaScript

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

View Functions in JavaScript

nein

Triggers

nein

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role based access control and fine grained access rights

nein

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

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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22. März 2024, Datanami

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

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Building an Offline First App with PouchDB — SitePoint
10. März 2014, SitePoint

Getting Started with PouchDB Client-Side JavaScript Database — SitePoint
7. September 2016, SitePoint

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