DBMS > Milvus vs. OrigoDB vs. Splice Machine vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Milvus vs. OrigoDB vs. Splice Machine vs. XTDB

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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

A fully ACID in-memory object graph database

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

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

Primäres Datenbankmodell

Vektor DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Relational DBMS

Document Store

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

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#54	Document Stores
	#21	Object oriented DBMS

Punkte	0,54
Rang	#244	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#330	Overall
	#45	Document Stores

Website

milvus.io

origodb.com

splicemachine.com

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

Technische Dokumentation

milvus.io/docs/overview.md

origodb.com/docs

splicemachine.com/how-it-works

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Robert Friberg et al

Splice Machine

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2019

2009

under the name LiveDB

2014

2019

Aktuelle Version

2.4.4, Mai 2024

3.1, March 2021

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Linux
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

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

.NET Client API
HTTP API
LINQ

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

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

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Immediate 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

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Role based authorization

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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

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9. April 2024, IBM

10 top vector database options for similarity searches
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2021: The Year of the Feature Store
19. Januar 2021, Datanami

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24. Juni 2014, Forbes

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