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System Properties Comparison Amazon DocumentDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Milvus vs. TimesTen
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Amazon DocumentDB Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | Microsoft Azure Synapse Analytics previously named Azure SQL Data Warehouse Xexclude from comparison | Milvus Xexclude from comparison | TimesTen Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service | Fully managed big data interactive analytics platform | Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server | A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches | In-Memory RDBMS compatible to Oracle | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store | Relational DBMS column oriented | Relational DBMS | Vector DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types/dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell Event Store this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps) Spatial DBMS Search engine support for complex search expressions docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine Time Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | aws.amazon.com/documentdb | azure.microsoft.com/services/data-explorer | azure.microsoft.com/services/synapse-analytics | milvus.io | www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | aws.amazon.com/documentdb/resources | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics | milvus.io/docs/overview.md | docs.oracle.com/database/timesten-18.1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Microsoft | Microsoft | Oracle, TimesTen Performance Software, HP originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2019 | 2019 | 2016 | 2019 | 1998 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | cloud service with continuous releases | 2.3.4, January 2024 | 11 Release 2 (11.2.2.8.0) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | commercial | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | yes | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C++ | C++, Go | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | hosted | hosted | Linux macOS 10.14 or later Windows with WSL 2 enabled | AIX HP-UX Linux OS X Solaris SPARC/x86 Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | yes | Vector, Numeric and String | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML support Some form of processing data in XML format, e.g. support for XML data structures, and/or support for XPath, XQuery or XSLT. | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | all fields are automatically indexed | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible) | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC ODBC | RESTful HTTP API | JDBC ODBC ODP.NET Oracle Call Interface (OCI) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | C# Java PHP | C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | C C++ Java PL/SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | Yes, possible languages: KQL, Python, R | Transact SQL | no | PL/SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding Implicit feature of the cloud service | Sharding, horizontal partitioning | Sharding | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | yes | Multi-source replication Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | Immediate Consistency | Bounded Staleness Eventual Consistency Immediate Consistency Session Consistency Tunable Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no typically not used, however similar functionality with DBRef possible | no | no docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Atomic single-document operations | no | ACID | no | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes by means of logfiles and checkpoints | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users and roles | Azure Active Directory Authentication | yes | Role based access control and fine grained access rights | fine grained access rights according to SQL-standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Amazon DocumentDB | Microsoft Azure Data Explorer | Microsoft Azure Synapse Analytics previously named Azure SQL Data Warehouse | Milvus | TimesTen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Milvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Highly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | RAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication.... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Milvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | As of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations 3k+ enterprise... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Milvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Fully-managed... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Recent citations in the news | Vector search for Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) is now generally available | Amazon Web Services Reduce cost and improve performance by migrating to Amazon DocumentDB 5.0 | Amazon Web Services AWS announces Amazon DocumentDB I/O-Optimized AWS announces vector search for Amazon DocumentDB Mask sensitive Amazon DocumentDB log data with Amazon CloudWatch Logs data protection | Amazon Web Services provided by Google News | Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark Introducing Microsoft Fabric: The data platform for the era of AI | Microsoft Azure Blog Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog Azure Data Explorer and Stream Analytics for anomaly detection Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation provided by Google News | Migrate Microsoft Azure Synapse Analytics to Amazon Redshift using AWS SCT | Amazon Web Services Azure Synapse vs. Databricks: Data Platform Comparison 2024 Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.2 End of Support | Azure updates Azure Synapse Analytics: Everything you need to know about Microsoft's cloud analytics platform Azure Synapse Link for Cosmos DB: New Analytics Capabilities provided by Google News | What Is Milvus Vector Database? Zilliz Unveils Game-Changing Features for Vector Search AI-Powered Search Engine With Milvus Vector Database on Vultr Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search Zilliz Cloud boosts vector database performance provided by Google News | In-memory databases with Emulex Gen 7 provided by Google News |
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