DBMS > Couchbase vs. Coveo vs. Milvus vs. Spark SQL
System Properties Comparison Couchbase vs. Coveo vs. Milvus vs. Spark SQL
Please select another system to include it in the comparison.
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Couchbase Originally called Membase Xexclude from comparison | Coveo Xexclude from comparison | Milvus Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | A distributed document store with integrated cache, a powerful search engine, in-built operational and analytical capabilities, and an embedded mobile database | AI-powered hosted search, recommendation and personalization platform providing tools for both low-code and full-code development | A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store | Search engine | Vector DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Key-value store originating from the former Membase product and supporting the Memcached protocol Spatial DBMS using the Geocouch extension Search engine Time Series DBMS Vector DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | www.couchbase.com | www.coveo.com | milvus.io | spark.apache.org/sql | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.couchbase.com | docs.coveo.com | milvus.io/docs/overview.md | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Couchbase, Inc. | Coveo | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2011 | 2012 | 2019 | 2014 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | Server: 7.2, June 2023; Mobile: 3.1, March 2022; Couchbase Capella (DBaaS), June 2023 | 2.3.4, January 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Business Source License (BSL 1.1); Commercial licenses also available | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source Apache 2.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | 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 and Erlang | C++, Go | Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X Windows | hosted | Linux macOS 10.14 or later Windows with WSL 2 enabled | Linux OS X Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | hybrid - fields need to be configured prior to indexing, but relationships can be exploited at query time without pre-configuration | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | 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 | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL++, extends ANSI SQL to JSON for operational, transactional, and analytic use cases | no | no | SQL-like DML and DDL statements | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | CLI Client HTTP REST Kafka Connector Native language bindings for CRUD, Query, Search and Analytics APIs Spark Connector Spring Data | RESTful HTTP API | RESTful HTTP API | JDBC ODBC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net C Go Java JavaScript Node.js Kotlin PHP Python Ruby Scala | C# Java JavaScript Python | C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | Java Python R Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | Functions and timers in JavaScript and UDFs in Java, Python, SQL++ | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes via the TAP protocol | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Automatic Sharding | yes | Sharding | yes, utilizing Spark Core | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication including cross data center replication Source-replica replication | yes | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency selectable on a per-operation basis | Immediate Consistency | Bounded Staleness Eventual Consistency Immediate Consistency Session Consistency Tunable Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes Ephemeral buckets | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | User and Administrator separation with password-based and LDAP integrated Authentication. Role-base access control. | granular access controls, API key management, content filters | Role based access control and fine grained access rights | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Couchbase Originally called Membase | Coveo | Milvus | Spark SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Couchbase Originally called Membase | Coveo | Milvus | Spark SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Couchbase climbs up the DB-Engines Ranking, increasing its popularity by 10% every month | Vector databases | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | A Closer Look at 9 Analyst Recommendations For Couchbase Couchbase, Inc. (NASDAQ:BASE) Shares Slammed 29% But Getting In Cheap Might Be Difficult Regardless Database company Couchbase cruises to another solid earnings and revenue beat Couchbase (NASDAQ:BASE) Posts Better-Than-Expected Sales In Q1, Next Quarter's Growth Looks Optimistic Couchbase, Inc. (NASDAQ:BASE) Q1 2025 Earnings Call Transcript provided by Google News | Is It Time To Consider Buying Coveo Solutions Inc. (TSE:CVO)? National Bank Financial Weighs in on Coveo Solutions Inc.'s FY2026 Earnings (TSE:CVO) Brokers Set Expectations for Coveo Solutions Inc.'s FY2025 Earnings (TSE:CVO) Thalia Selects Coveo for AI Search & Personalization Coveo Solutions Full Year 2024 Earnings: EPS Beats Expectations 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 | Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News |
Share this page