DB-EnginesInfluxDB: Focus on building software with an easy-to-use serverless, scalable time series platformEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > Milvus vs. Spark SQL vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Milvus vs. Spark SQL vs. Vitess

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameMilvus  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenVitess  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searchesSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenScalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL
Primäres DatenbankmodellVektor DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,31
Rang#113  Overall
#3  Vektor DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,82
Rang#209  Overall
#97  Relational DBMS
Websitemilvus.iospark.apache.org/­sqlvitess.io
Technische Dokumentationmilvus.io/­docs/­overview.mdspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlvitess.io/­docs
EntwicklerApache Software FoundationThe Linux Foundation, PlanetScale
Erscheinungsjahr201920142013
Aktuelle Version2.3.4, Jänner 20243.5.0 ( 2.13), September 202315.0.2, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2.0, commercial licenses available
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++, GoScalaGo
Server BetriebssystemeLinux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
Linux
OS X
Windows
Docker
Linux
macOS
Datenschemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateVector, Numeric and Stringjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesneinneinja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsja infomit proprietären Erweiterungen
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIJDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Java
Python
R
Scala
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinja infoproprietäre Syntax
Triggersneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemBounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja infonicht für MyISAM Storage Engine
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACID at shard level
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleRole based access control and fine grained access rightsneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder Rollen
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
MilvusSpark SQLVitess
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

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.

Weitere Ressourcen
MilvusSpark SQLVitess
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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

Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search
20. März 2024, GlobeNewswire

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

bereitgestellt von Google News

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

bereitgestellt von Google News

Vitess, the database clustering system powering YouTube, graduates CNCF incubation
5. November 2019, SiliconANGLE News

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

RaimaDB logo

RaimaDB, embedded database for mission-critical applications. When performance, footprint and reliability matters.
Try RaimaDB for free.

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

SingleStore logo

Build AI apps with Vectors on SQL and JSON with milliseconds response times.
Try it today.

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt