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System Properties Comparison KairosDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Milvus vs. Oracle Berkeley DB vs. Weaviate
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | KairosDB Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | Milvus Xexclude from comparison | Oracle Berkeley DB Xexclude from comparison | Weaviate Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Distributed Time Series DBMS based on Cassandra or H2 | Fully managed big data interactive analytics platform | A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches | Widely used in-process key-value store | An AI-native realtime vector database engine that integrates scalable machine learning models. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Time Series DBMS | Relational DBMS  column oriented | Vector DBMS | Key-value store supports sorted and unsorted key sets Native XML DBMS in the Oracle Berkeley DB XML version | Vector DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types/dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell Event Store this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)Spatial DBMS Search engine support for complex search expressions docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engineTime Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | github.com/kairosdb/kairosdb | azure.microsoft.com/services/data-explorer | milvus.io | www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html | github.com/weaviate/weaviate weaviate.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | kairosdb.github.io | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | milvus.io/docs/overview.md | docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html | weaviate.io/developers/weaviate | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Microsoft | Oracle originally developed by Sleepycat, which was acquired by Oracle | Weaviate B.V. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2013 | 2019 | 2019 | 1994 | 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 1.2.2, November 2018 | cloud service with continuous releases | 2.3.4, January 2024 | 18.1.40, May 2020 | 1.19, May 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache 2.0 | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source commercial license available | Open Source commercial license available with Weaviate Enterprise | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | 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 | C++, Go | C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition) | Go | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux OS X Windows | hosted | Linux macOS 10.14 or laterWindows with WSL 2 enabled | AIX Android FreeBSD iOS Linux OS X Solaris VxWorks Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | schema-free | yes, maps to GraphQL interface | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | Vector, Numeric and String | no | yes string, int, float, geo point, date, cross reference, fuzzy references | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes | no | yes only with the Berkeley DB XML edition | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | all fields are automatically indexed | no | yes | yes all data objects are indexed in a semantic vector space (the Contextionary), all primitive fields are indexed | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | no | yes SQL interfaced based on SQLite is available | GraphQL is used as query language | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | Graphite protocol HTTP REST Telnet API | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | RESTful HTTP API | GraphQL query language RESTful HTTP/JSON API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Java JavaScript Node.jsPHP Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | .Net Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET others Third-party libraries to manipulate Berkeley DB files are available for many languagesC C# C++ Java JavaScript (Node.js) 3rd party bindingPerl Python Tcl | JavaScript / TypeScript Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | Yes, possible languages: KQL, Python, R | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | no | yes only for the SQL API | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding based on Cassandra | Sharding Implicit feature of the cloud service | Sharding | none | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | selectable replication factor based on Cassandra | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | Source-replica replication | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency based on Cassandra Immediate Consistency based on Cassandra | Eventual Consistency Immediate Consistency | Bounded Staleness Eventual Consistency Immediate Consistency Session Consistency Tunable Consistency | Eventual Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | no | no | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | 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 | no | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | simple password-based access control | Azure Active Directory Authentication | Role based access control and fine grained access rights | no | API Keys OpenID Connect Discovery | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| KairosDB | Microsoft Azure Data Explorer | Milvus | Oracle Berkeley DB | Weaviate | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Milvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready... » more | Weaviate is an open source vector database that is robust, scalable, cloud-native,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Highly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch... » more | Flexible deployment - Free, open source or fully-managed cloud vector database service... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | RAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication.... » more | As a database supporting the development of generative AI and semantic search applications... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Milvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,... » more | All companies that have data. » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | As of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations 3k+ enterprise... » more | As of mid 2023: Over 2 million open source downloads 3500+ Weaviate Slack community... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Milvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Fully-managed... » more | Weaviate is open-source, and free to use. Weaviate is also available as a 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| DB-Engines blog posts | Vector databases | Weaviate, an ANN Database with CRUD support Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata Expo: Real Time A/B Testing and Monitoring with Spark Streaming and Kafka at Walmart Labs provided by Google News We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer | Azure updates Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog Individually great, collectively unmatched: Announcing updates to 3 great Azure Data Services 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 Margo Seltzer Named ACM Athena Lecturer for Technical and Mentoring Contributions ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards Oracle buys Sleepycat Software Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag Margo I. Seltzer | Berkman Klein Center provided by Google News Build enterprise-ready generative AI solutions with Cohere foundation models in Amazon Bedrock and Weaviate vector ... Foley Represents Cortical Ventures in $50M Series B Round for Weaviate Weaviate Strengthens Partnership with AWS to Make it Easier for Developers to Build Generative AI Applications Getting Started with Weaviate: A Beginner's Guide to Search with Vector Databases Weaviate Raises $50 Million Series B Funding to Meet Soaring Demand for AI Native Vector Database Technology ... provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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