DBMS > Milvus vs. searchxml vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Milvus vs. searchxml vs. Splice Machine

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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

DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server

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

Primäres Datenbankmodell

Vektor DBMS

Native XML DBMS
Suchmaschine

Relational DBMS

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

Punkte	2,92
Rang	#87	Overall
	#7	Vektor DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#7	Native XML DBMS
	#24	Suchmaschinen

Punkte	0,54
Rang	#243	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

milvus.io

www.searchxml.net/category/products

splicemachine.com

Technische Dokumentation

milvus.io/docs/overview.md

www.searchxml.net/support/handouts

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

informationpartners gmbh

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2019

2015

2014

Aktuelle Version

2.4.4, Mai 2024

1.0

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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.

Implementierungssprache

C++, Go

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

RESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++

most other programming languages supported via APIs

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

on the application server

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

sychronisation to multiple collections

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

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

nein

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role based access control and fine grained access rights

Domain, group and role-based access control at the document level and for application services

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

What Is Milvus? A Distributed Vector Database
3. März 2025, Oracle

Milvus 2.5 Creates the Best of Both Worlds With Hybrid Vector-Keyword Search
17. Dezember 2024, GlobeNewswire

AI-Powered Search Engine With Milvus Vector Database on Vultr
7. November 2024, SitePoint

Hands-On Vector Similarity Search with Milvus
20. Oktober 2024, Packt

Dance between dense and sparse embeddings: Enabling Hybrid Search in LangChain-Milvus
19. November 2024, Towards Data Science

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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, theregister.com

Splice Machine SQL Database Scales On Hadoop
22. September 2023, InformationWeek

Splice Machine Partners with ZEROCODE Technology Co. to Bring Intelligent Application Platform to China
25. Juli 2018, PRWeb

Why Blockchain Will Never Kill the Database
7. August 2018, TDWI

Hadoop powers big data digital marketing platform
31. März 2015, cio.com

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