DBMS > NSDb vs. Qdrant vs. ReductStore vs. SwayDB vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften NSDb vs. Qdrant vs. ReductStore vs. SwayDB vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	1,16
Rang	#175	Overall
	#6	Vektor DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

nsdb.io

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

github.com/reductstore
www.reduct.store

swaydb.simer.au

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

nsdb.io/Architecture

qdrant.tech/documentation

www.reduct.store/docs

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Qdrant

ReductStore LLC

Simer Plaha

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2017

2021

2023

2018

1987

Aktuelle Version

1.9, März 2024

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Business Source License 1.1

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

Java, Scala

Rust

C++, Rust

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

Docker
Linux
macOS
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

Numbers, Strings, Geo, Boolean

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
WebSocket

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Scala

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Java
Kotlin
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Collection-level replication

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Eventual Consistency, tunable consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Key-based authentication

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Open source vector database startup Qdrant raises $28M
23. Januar 2024, TechCrunch

Qdrant offers managed vector database for hybrid clouds
16. April 2024, InfoWorld

Qdrant Announces an Industry-First Hybrid Cloud Offering For Enterprise AI Applications
16. April 2024, Business Wire

Qdrant Hybrid Cloud is Now Available for OCI Customers: Managed Vector Search Engine for Data-Sensitive AI ...
16. April 2024, Oracle

Why Vector Data Services For AI Are A Moveable Feast
17. April 2024, Forbes

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