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DBMS > Milvus vs. Oracle Berkeley DB vs. TimescaleDB vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Milvus vs. Oracle Berkeley DB vs. TimescaleDB vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameMilvus  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungA DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searchesWeit verbreiteter In-Process Key-Value StoreA time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQLTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellVektor DBMSKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Time Series DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,01
Rang#89  Overall
#4  Vektor DBMS
Punkte1,88
Rang#130  Overall
#23  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte4,06
Rang#73  Overall
#5  Time Series DBMS
Websitemilvus.iowww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlwww.timescale.comtrafodion.apache.org
Technische Dokumentationmilvus.io/­docs/­overview.mddocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmldocs.timescale.comtrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftTimescaleApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2019199420172014
Aktuelle Version2.4.4, Mai 202418.1.40, Mai 20202.15.0, Mai 20242.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus
ImplementierungsspracheC++, GoC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)CC++, Java
Server BetriebssystemeLinux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Linux
OS X
Windows
Linux
Datenschemaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateVector, Numeric and Stringneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoonly with the Berkeley DB XML editionjanein
Sekundärindizesneinjajaja
SQL infoSupport of SQLneinja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarja infofull PostgreSQL SQL syntaxja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinbenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shellJava Stored Procedures
Triggersneinja infoonly for the SQL APIjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineyes, across time and space (hash partitioning) attributesSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationSource-Replica Replikation infoja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemBounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleRole based access control and fine grained access rightsneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
MilvusOracle Berkeley DBTimescaleDBTrafodion
Specific characteristicsMilvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready...
» mehr
Competitive advantagesHighly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch...
» mehr
Typical application scenariosRAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication....
» mehr
Key customersMilvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,...
» mehr
Market metricsAs of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations​ ​ 3k+ enterprise...
» mehr
Licensing and pricing modelsMilvus 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
MilvusOracle Berkeley DBTimescaleDBTrafodion
DB-Engines Blog Posts

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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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