DBMS > Google Cloud Firestore vs. Hawkular Metrics vs. InfinityDB vs. Milvus
System Properties Comparison Google Cloud Firestore vs. Hawkular Metrics vs. InfinityDB vs. Milvus
Please select another system to include it in the comparison.
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Google Cloud Firestore Xexclude from comparison | Hawkular Metrics Xexclude from comparison | InfinityDB Xexclude from comparison | Milvus Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Cloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products. | Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra. | A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface | A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store | Time Series DBMS | Key-value store | Vector DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | firebase.google.com/products/firestore | www.hawkular.org | boilerbay.com | milvus.io | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | firebase.google.com/docs/firestore | www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide | boilerbay.com/infinitydb/manual | milvus.io/docs/overview.md | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Community supported by Red Hat | Boiler Bay Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2017 | 2014 | 2002 | 2019 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 4.0 | 2.4.4, May 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache 2.0 | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | 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 | Java | C++, Go | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | Linux OS X Windows | All OS with a Java VM | Linux macOS 10.14 or later Windows with WSL 2 enabled | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | schema-free | yes nested virtual Java Maps, multi-value, logical ‘tuple space’ runtime Schema upgrade | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays | Vector, Numeric and String | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | no | no manual creation possible, using inversions based on multi-value capability | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | Android gRPC (using protocol buffers) API iOS JavaScript API RESTful HTTP API | HTTP REST | Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm) | RESTful HTTP API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Go Java JavaScript JavaScript (Node.js) Objective-C Python | Go Java Python Ruby | Java | C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes, Firebase Rules & Cloud Functions | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes, with Cloud Functions | yes via Hawkular Alerting | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding based on Cassandra | none | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication | selectable replication factor based on Cassandra | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | Using Cloud Dataflow | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency based on Cassandra Immediate Consistency based on Cassandra | Immediate Consistency READ-COMMITTED or SERIALIZED | Bounded Staleness Eventual Consistency Immediate Consistency Session Consistency Tunable Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no manual creation possible, using inversions based on multi-value capability | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | yes | no | ACID Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads | 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. | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth. | no | no | Role based access control and fine grained access rights | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Google Cloud Firestore | Hawkular Metrics | InfinityDB | Milvus | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Google Cloud Firestore | Hawkular Metrics | InfinityDB | Milvus | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates | Vector databases Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go? Google's Cloud Firestore is now generally available Google launches Cloud Firestore, a new document database for app developers Google's Cloud-Native NoSQL Database Cloud Firestore Is Now Generally Available provided by Google News Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS 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 |
Share this page