DBMS > EDB Postgres vs. Elasticsearch vs. HBase vs. Milvus vs. ScyllaDB
System Properties Comparison EDB Postgres vs. Elasticsearch vs. HBase vs. Milvus vs. ScyllaDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | EDB Postgres Xexclude from comparison | Elasticsearch Xexclude from comparison | HBase Xexclude from comparison | Milvus Xexclude from comparison | ScyllaDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | The EDB Postgres Platform is an enterprise-class data management platform based on the open source database PostgreSQL with flexible deployment options and Oracle compatibility features, complemented by tool kits for management, integration, and migration. | A distributed, RESTful modern search and analytics engine based on Apache Lucene  Elasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric | Wide-column store based on Apache Hadoop and on concepts of BigTable | A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches | Cassandra and DynamoDB compatible wide column store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Search engine | Wide column store | Vector DBMS | Wide column store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store Spatial DBMS | Document store Spatial DBMS Vector DBMS | Key-value store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | www.enterprisedb.com | www.elastic.co/elasticsearch | hbase.apache.org | milvus.io | www.scylladb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | www.enterprisedb.com/docs | www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html | hbase.apache.org/book.html | milvus.io/docs/overview.md | docs.scylladb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | EnterpriseDB | Elastic | Apache Software Foundation Apache top-level project, originally developed by Powerset | ScyllaDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2005 | 2010 | 2008 | 2019 | 2015 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 14, December 2021 | 8.6, January 2023 | 2.3.4, January 2021 | 2.3.4, January 2024 | ScyllaDB Open Source 5.4.1, January 2024 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial BSD for PostgreSQL-components | Open Source Elastic License | Open Source Apache version 2 | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source Open Source (AGPL), commercial license available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | 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 | Scylla Cloud: Create real-time applications that run at global scale with Scylla Cloud, the industry’s most powerful NoSQL DBaaS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C | Java | Java | C++, Go | C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux Windows | All OS with a Java VM | Linux Unix Windows using Cygwin | Linux macOS 10.14 or laterWindows with WSL 2 enabled | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | schema-free Flexible type definitions. Once a type is defined, it is persistent | schema-free, schema definition possible | schema-free | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | options to bring your own types, AVRO | 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. | yes specific XML-type available, but no XML query functionality. | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes All search fields are automatically indexed | no | no | yes cluster global secondary indices | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes standard with numerous extensions | SQL-like query language | no | no | SQL-like DML and DDL statements (CQL) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | Java API RESTful HTTP/JSON API | Java API RESTful HTTP API Thrift | RESTful HTTP API | Proprietary protocol (CQL) compatible with CQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language) RESTful HTTP API (DynamoDB compatible) Thrift | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C C++ Delphi Java Perl PHP Python Tcl | .Net Groovy Community Contributed Clients Java JavaScript Perl PHP Python Ruby | C C# C++ Groovy Java PHP Python Scala | C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | For CQL interface: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Node.js, Perl, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala For DynamoDB interface: .Net, ColdFusion, Erlang, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | user defined functions realized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc. | yes | yes Coprocessors in Java | no | yes, Lua | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | yes by using the 'percolation' feature | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning by hash, list or range | Sharding | Sharding | Sharding | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication | yes | Multi-source replication Source-replica replication | selectable replication factor Representation of geographical distribution of servers is possible | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | ES-Hadoop Connector | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency Synchronous doc based replication. Get by ID may show delays up to 1 sec. Configurable write consistency: one, quorum, all | Immediate Consistency or Eventual Consistency | Bounded Staleness Eventual Consistency Immediate Consistency Session Consistency Tunable Consistency | Eventual Consistency Tunable Consistency can be individually decided for each write operation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | Single row ACID (across millions of columns) | no | no Atomicity and isolation are supported for single operations | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | 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. | no | Memcached and Redis integration | yes | yes | yes in-memory tables | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | fine grained access rights according to SQL-standard | Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC | Role based access control and fine grained access rights | Access rights for users can be defined per object | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| EDB Postgres | Elasticsearch | HBase | Milvus | ScyllaDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Milvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready... » more | ScyllaDB is engineered to deliver predictable performance at scale. It’s adopted... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Highly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch... » more | Highly-performant (efficiently utilizes full resources of a node and network; millions... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | RAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication.... » more | ScyllaDB is ideal for applications that require high throughput and low latency at... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Milvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,... » more | Discord, Epic Games, Expedia, Zillow, Comcast, Disney+ Hotstar, Samsung, ShareChat,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | As of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations 3k+ enterprise... » more | ScyllaDB typically offers ~75% total cost of ownership savings, with ~5X higher throughput... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Milvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Fully-managed... » more | ScyllaDB Open Source - free open source software (AGPL) ScyllaDB Enterprise - subscription-based... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| EDB Postgres | Elasticsearch | HBase | Milvus | ScyllaDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2017 Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking | Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? | Vector databases | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Technobind to Drive Digital Transformation in India as a Newly Appointed Distributor for EnterpriseDB EDB unveils EDB Postgres AI EDB Puts Postgres in the Middle of Analytics Workflow with New Lakehouse Stack Nutanix partners with EDB to fit database service for AI – Blocks and Files EDB Builds Best-in-Class Network of Strategic Alliances to Further Advance Postgres for the AI Generation provided by Google News | Apache Doris for Log and Time Series Data Analysis in NetEase: Why Not Elasticsearch and InfluxDB? AI security challenges in generative AI adoption 8 Powerful Alternatives to Elasticsearch Splunk vs Elasticsearch | A Comparison and How to Choose Introducing Elasticsearch Vector Database to Azure OpenAI Service On Your Data (Preview) provided by Google News | What Is HBase? Less Components, Higher Performance: Apache Doris instead of ClickHouse, MySQL, Presto, and HBase HBase: The database big data left behind Monitor Apache HBase on Amazon EMR using Amazon Managed Service for Prometheus and Amazon Managed ... HydraBase – The evolution of HBase@Facebook - Engineering at Meta 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 | Sleeping at Scale - Delivering 10k Timers per Second per Node with Rust, Tokio, Kafka, and Scylla ScyllaDB Raises $43M to Take on MongoDB at Scale, Push Database Performance to New Levels Running ScyllaDB NoSQL on Kubernetes with Spot Instances ScyllaDB on AWS is a NoSQL Database Built for Gigabyte-to-Petabyte Scale | Amazon Web Services ScyllaDB Database Review | eWeek provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
