DBMS > jBASE vs. Milvus vs. Quasardb vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften jBASE vs. Milvus vs. Quasardb vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

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

Distributed, high-performance timeseries database

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	1,49
Rang	#156	Overall
	#3	Multivalue DBMS

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

Punkte	0,21
Rang	#322	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

milvus.io

quasar.ai

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

milvus.io/docs/overview.md

doc.quasar.ai/master

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Rocket Software (früher Zumasys)

quasardb

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

1991

2019

2009

2004

Aktuelle Version

5.7

2.4.4, Mai 2024

3.14.1, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

C++

Java

Server Betriebssysteme

AIX
Linux
Windows

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

Vector, Numeric and String

integer and binary

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

mittels Tags

SQL

Support of SQL

Embedded SQL for jBASE in BASIC

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

RESTful HTTP API

HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Basic
Jabbascript
Java

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

.Net
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

consistent hashing

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop 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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels LevelDB

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

Transient mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights can be defined down to the item level

Role based access control and fine grained access rights

Cryptographically strong user authentication and audit trail

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

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20. März 2024, GlobeNewswire

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22. März 2024, Datanami

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9. April 2024, IBM

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