DBMS > Databricks vs. Hive vs. Milvus vs. Prometheus vs. Quasardb
System Properties Comparison Databricks vs. Hive vs. Milvus vs. Prometheus vs. Quasardb
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Databricks Xexclude from comparison | Hive Xexclude from comparison | Milvus Xexclude from comparison | Prometheus Xexclude from comparison | Quasardb Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark. | data warehouse software for querying and managing large distributed datasets, built on Hadoop | A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches | Open-source Time Series DBMS and monitoring system | Distributed, high-performance timeseries database | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store Relational DBMS | Relational DBMS | Vector DBMS | Time Series DBMS | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | www.databricks.com | hive.apache.org | milvus.io | prometheus.io | quasar.ai | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.databricks.com | cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home | milvus.io/docs/overview.md | prometheus.io/docs | doc.quasar.ai/master | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Databricks | Apache Software Foundation initially developed by Facebook | quasardb | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2013 | 2012 | 2019 | 2015 | 2009 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 3.1.3, April 2022 | 2.3.4, January 2024 | 3.14.1, January 2024 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache Version 2 | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source Apache 2.0 | commercial Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | no | 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 | Java | C++, Go | Go | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | All OS with a Java VM | Linux macOS 10.14 or later Windows with WSL 2 enabled | Linux Windows | BSD Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | yes | yes | schema-free | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | Vector, Numeric and String | Numeric data only | yes integer and binary | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | yes | no | no Import of XML data possible | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | no | no | yes with tags | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | with Databricks SQL | SQL-like DML and DDL statements | no | no | SQL-like query language | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC ODBC RESTful HTTP API | JDBC ODBC Thrift | RESTful HTTP API | RESTful HTTP/JSON API | HTTP API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Python R Scala | C++ Java PHP Python | C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | .Net C++ Go Haskell Java JavaScript (Node.js) Python Ruby | .Net C C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | user defined functions and aggregates | yes user defined functions and integration of map-reduce | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | Sharding | Sharding consistent hashing | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | selectable replication factor | yes by Federation | Source-replica replication with selectable replication factor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes query execution via MapReduce | no | no | with Hadoop integration | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Bounded Staleness Eventual Consistency Immediate Consistency Session Consistency Tunable Consistency | none | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | no | 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 using LevelDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | no | yes Transient mode | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles | Role based access control and fine grained access rights | no | Cryptographically strong user authentication and audit trail | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Databricks | Hive | Milvus | Prometheus | Quasardb | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS... » more | 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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DB-Engines blog posts | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023 | Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? | Vector databases | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Databricks is expanding the scope of its AI investments with second VC fund Building CI Pipeline with Databricks Asset Bundle and GitLab XponentL Data Secures Strategic Investment from Databricks Ventures to Fuel Data Transformation & Generative AI XponentL Data Receives Strategic Investment from Databricks Ventures and Inoca Capital Partners Analytics and Data Science News for the Week of May 24; Updates from Databricks, IBM, Microsoft & More provided by Google News | Apache Software Foundation Announces Apache® Hive 4.0 ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0 Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 DataCentral: Uber's Observability and Chargeback Platform 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 | VTEX scales to 150 million metrics using Amazon Managed Service for Prometheus | Amazon Web Services VictoriaMetrics Offers Prometheus Replacement for Time Series Monitoring Exadata Real-Time Insight - Quick Start Linux System Monitoring with Prometheus, Grafana, and collectd Consider Grafana vs. Prometheus for your time-series tools provided by Google News | Record quasar is most luminous object in the universe Quasar Partners with PTC to Empower IoT Customers with High-Performance Data Solutions QUASAR yacht (Bilgin, 46.8m, 2016) Quasar Selected by National Renewable Energy Laboratory to Help with Energy System De-risking and Optimization Meet the NiceGUI: Your Soon-to-be Favorite Python UI Library provided by Google News |
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