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Vergleich der Systemeigenschaften Milvus vs. OushuDB vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameMilvus  Xaus Vergleich ausschliessenOushuDB  Xaus Vergleich ausschliessenSolr  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searchesA data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learningEine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene
Primäres DatenbankmodellVektor DBMSRelational DBMSSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,78
Rang#103  Overall
#3  Vektor DBMS
Punkte0,10
Rang#355  Overall
#154  Relational DBMS
Punkte41,02
Rang#24  Overall
#3  Suchmaschinen
Websitemilvus.iowww.oushu.com/­product/­oushuDBsolr.apache.org
Technische Dokumentationmilvus.io/­docs/­overview.mdwww.oushu.com/­documentationsolr.apache.org/­resources.html
EntwicklerOushuApache Software Foundation
Erscheinungsjahr20192006
Aktuelle Version2.3.4, Jänner 20244.0.1, August 20209.6.1, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellOpen Source infoApache Version 2
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
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++, GoJava
Server BetriebssystemeLinux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
LinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VM infoLäuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)
Datenschemajaja infoDynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateVector, Numeric and Stringjaja infomit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja
Sekundärindizesneinjaja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziert
SQL infoSupport of SQLneinFull-featured ANSI SQL supportSolr Parallel SQL Interface
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIJDBC
ODBC
Java API
RESTful HTTP/JSON API
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
C++
.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinjaJava plugins
Triggersneinjaja infoUser configurable commands triggered on index changes
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingjaSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinHadoop integrationspark-solr: github.com/­lucidworks/­spark-solr and streaming expressions to reduce
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemBounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Eventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDoptimistic Locking
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleRole based access control and fine grained access rightsKerberos, SSL and role based accessja
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
MilvusOushuDBSolr
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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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
MilvusOushuDBSolr
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Elasticsearch replaced Solr as the most popular search engine
12. Januar 2016, Paul Andlinger

Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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

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 Unveils Game-Changing Features for Vector Search
22. März 2024, Datanami

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

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China's answer to Snowflake is shaping as data demands upgrade
8. September 2021, PingWest

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SOLR-led walkout demands better conditions for Compass workers
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28. Mai 2024, AccessWire

(SOLR) Proactive Strategies
27. Mai 2024, news.stocktradersdaily.com

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