DBMS > Milvus vs. PostGIS vs. Realm vs. Stardog vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Milvus vs. PostGIS vs. Realm vs. Stardog vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Spatial extension of PostgreSQL

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	2,78
Rang	#103	Overall
	#3	Vektor DBMS

Punkte	21,72
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Punkte	7,41
Rang	#52	Overall
	#8	Document Stores

Punkte	2,07
Rang	#122	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	0,10
Rang	#357	Overall
	#51	Key-Value Stores

Website

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

milvus.io/docs/overview.md

postgis.net/documentation

realm.io/docs

docs.stardog.com

Entwickler

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Stardog-Union

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2019

2005

2014

2010

2011

Aktuelle Version

2.4.4, Mai 2024

3.4.2, Februar 2024

7.3.0, Mai 2020

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL v2.0

Open Source

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

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

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Linux
macOS
Windows

Windows

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

nein

supports real-time indexing in full-text and geospatial

nein

SQL

Support of SQL

nein

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

nein

Triggers

nein

Change Listeners

via event handlers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf PostgreSQL

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

basierend auf PostgreSQL

keine

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

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

Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

In-Memory realm

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role based access control and fine grained access rights

basierend auf PostgreSQL

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

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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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2. März 2016, Paul Andlinger

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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.com

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9. Juni 2020, diginomica

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6. Oktober 2016, The Business Journals

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10. Juni 2020, AiThority

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12. September 2017, Solutions Review

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15. Oktober 2017, Fossbytes

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