DBMS > Amazon DynamoDB vs. HugeGraph vs. Milvus vs. Netezza vs. Snowflake
System Properties Comparison Amazon DynamoDB vs. HugeGraph vs. Milvus vs. Netezza vs. Snowflake
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Amazon DynamoDB Xexclude from comparison | HugeGraph Xexclude from comparison | Milvus Xexclude from comparison | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM Xexclude from comparison | Snowflake Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Hosted, scalable database service by Amazon with the data stored in Amazons cloud | A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS | A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches | Data warehouse and analytics appliance part of IBM PureSystems | Cloud-based data warehousing service for structured and semi-structured data | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store Key-value store | Graph DBMS | Vector DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | aws.amazon.com/dynamodb | github.com/hugegraph hugegraph.apache.org | milvus.io | www.ibm.com/products/netezza | www.snowflake.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.aws.amazon.com/dynamodb | hugegraph.apache.org/docs | milvus.io/docs/overview.md | docs.snowflake.net/manuals/index.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Amazon | Baidu | IBM | Snowflake Computing Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2012 | 2018 | 2019 | 2000 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 0.9 | 2.4.4, May 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial free tier for a limited amount of database operations | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source Apache Version 2.0 | commercial | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Java | C++, Go | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | Linux macOS Unix | Linux macOS 10.14 or later Windows with WSL 2 enabled | Linux included in appliance | hosted | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes | yes | yes support of semi-structured data formats (JSON, XML, Avro) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | Vector, Numeric and String | yes | 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 | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes also supports composite index and range index | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | no | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | RESTful HTTP API | Java API RESTful HTTP API TinkerPop Gremlin | RESTful HTTP API | JDBC ODBC OLE DB | CLI Client JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net ColdFusion Erlang Groovy Java JavaScript Perl PHP Python Ruby | Groovy Java Python | C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | C C++ Fortran Java Lua Perl Python R | JavaScript (Node.js) Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | asynchronous Gremlin script jobs | no | yes | user defined functions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes by integration with AWS Lambda | no | no | no | no similar concept for controling cloud resources | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | yes depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase | Sharding | Sharding | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | yes depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase | Source-replica replication | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | via hugegraph-spark | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency can be specified for read operations | Eventual Consistency | Bounded Staleness Eventual Consistency Immediate Consistency Session Consistency Tunable Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes edges in graph | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID ACID across one or more tables within a single AWS account and region | ACID | no | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM) | Users, roles and permissions | Role based access control and fine grained access rights | Users with fine-grained authorization concept | Users with fine-grained authorization concept, user roles and pluggable authentication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Amazon DynamoDB | HugeGraph | Milvus | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM | Snowflake | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3rd parties | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Amazon DynamoDB | HugeGraph | Milvus | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM | Snowflake | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud | Vector databases | Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year Snowflake is the DBMS of the Year 2021 Use Amazon DynamoDB incremental exports to drive continuous data retention | Amazon Web Services AWS announces Amazon DynamoDB zero-ETL integration with Amazon OpenSearch Service Simplify cross-account access control with Amazon DynamoDB using resource-based policies | Amazon Web Services Simplify private connectivity to Amazon DynamoDB with AWS PrivateLink | Amazon Web Services Introducing configurable maximum throughput for Amazon DynamoDB on-demand | Amazon Web Services provided by Google News POC exploit code published for critical Apache HugeGraph bug Critical Apache HugeGraph Flaw Let Attackers Execute Remote Code PoC Exploit Released for High Severity Apache HugeGraph RCE flaw AI, Lockbit, Veeam, Club Penguin, Kali, Commando Cat, HugeGraph, Aaran Leyland… – SWN #391 Microsoft's Recall criticized for security shortcomings. Cyberespionage in Ukraine. provided by Google News How NVIDIA GPU Acceleration Supercharged Milvus Vector Database AI-Powered Search Engine With Milvus Vector Database on Vultr Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search Zilliz Unveils Game-Changing Features for Vector Search IBM watsonx.data’s integrated vector database: unify, prepare, and deliver your data for AI provided by Google News IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services Netezza Performance Server IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick provided by Google News Ticketmaster's Snowflake data breach was just one of 165 Pure Storage pwned, claims data plundered by crims who broke into Snowflake workspace Lessons from the Ticketmaster-Snowflake Breach Pure Storage confirms data breach after Snowflake account hack Snowflake Breach Exposes 165 Customers' Data in Ongoing Extortion Campaign provided by Google News |
Share this page