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System Properties Comparison Milvus vs. Oracle Berkeley DB vs. Weaviate vs. YugabyteDB
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| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Milvus Xexclude from comparison | Oracle Berkeley DB Xexclude from comparison | Weaviate Xexclude from comparison | YugabyteDB Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | 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. | High-performance distributed SQL database for global, internet-scale applications. Wire and feature compatible with PostgreSQL. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Vector DBMS | Key-value store  supports sorted and unsorted key setsNative XML DBMS in the Oracle Berkeley DB XML version | Vector DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store Wide column store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | milvus.io | www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html | github.com/weaviate/weaviate weaviate.io | www.yugabyte.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | milvus.io/docs/overview.md | docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html | weaviate.io/developers/weaviate | docs.yugabyte.com github.com/yugabyte/yugabyte-db | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Oracle originally developed by Sleepycat, which was acquired by Oracle | Weaviate B.V. | Yugabyte Inc. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2019 | 1994 | 2019 | 2017 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 2.3.4, January 2024 | 18.1.40, May 2020 | 1.19, May 2023 | 2.19, September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source commercial license available | Open Source commercial license available with Weaviate Enterprise | Open Source Apache 2.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | 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 | YugabyteDB Managed is the fully managed database-as-a-service offering of YugabyteDB. Get started quickly, and effortlessly ensure continuous availability and limitless scale of your cloud native applications. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C++, Go | C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition) | Go | C and C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux macOS 10.14 or laterWindows with WSL 2 enabled | AIX Android FreeBSD iOS Linux OS X Solaris VxWorks Windows | Linux OS X | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | yes, maps to GraphQL interface | depending on used data model | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | Vector, Numeric and String | no | yes string, int, float, geo point, date, cross reference, fuzzy references | 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 | yes only with the Berkeley DB XML edition | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | yes | yes all data objects are indexed in a semantic vector space (the Contextionary), all primitive fields are indexed | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | yes SQL interfaced based on SQLite is available | GraphQL is used as query language | yes, PostgreSQL compatible | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | RESTful HTTP API | GraphQL query language RESTful HTTP/JSON API | JDBC YCQL, an SQL-based flexible-schema API with its roots in Cassandra Query Language YSQL - a fully relational SQL API that is wire compatible with the SQL language in PostgreSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | 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 | C C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Rust Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | no | no | yes sql, plpgsql, C | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes only for the SQL API | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | none | Sharding | Hash and Range Sharding, row-level geo-partitioning | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Source-replica replication | yes | Based on Raft distributed consensus protocol, minimum 3 replicas for continuous availability | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Bounded Staleness Eventual Consistency Immediate Consistency Session Consistency Tunable Consistency | Eventual Consistency | Strong consistency on writes and tunable consistency on reads | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | no | Distributed ACID with Serializable & Snapshot Isolation. Inspired by Google Spanner architecture. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes based on RocksDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Role based access control and fine grained access rights | no | API Keys OpenID Connect Discovery | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Milvus | Oracle Berkeley DB | Weaviate | YugabyteDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | YugabyteDB is an open source distributed SQL database for cloud native transactional... » 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 | PostgreSQL compatible: Get instantly productive with a PostgreSQL compatible RDBMS.... » 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 | Systems of record and engagement for cloud native applications that require resilience,... » 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 | 2 Million+ lifetime clusters deployed, 6.5K+ GitHub stars, 7K YugabyteDB 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 | Apache 2.0 license for the database » 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Milvus | Oracle Berkeley DB | Weaviate | YugabyteDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Vector databases | Weaviate, an ANN Database with CRUD support | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | What Is Milvus Vector Database? Zilliz Unveils Game-Changing Features for Vector Search AI-Powered Search Engine With Milvus Vector Database on Vultr Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search Zilliz Cloud boosts vector database performance provided by Google News | Margo Seltzer Named ACM Athena Lecturer for Technical and Mentoring Contributions ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag A Quick Look at Open Source Databases for Mobile App Development Motorola A780 Linux based smartphone to have mobile database provided by Google News | Build enterprise-ready generative AI solutions with Cohere foundation models in Amazon Bedrock and Weaviate vector ... Weaviate Partners with Snowflake to Bring Secure GenAI to Snowpark Container Services Weaviate Partners with Snowflake to Bring Secure GenAI to Snowpark Container Services Foley Represents Cortical Ventures in $50M Series B Round for Weaviate Getting Started with Weaviate: A Beginner's Guide to Search with Vector Databases provided by Google News | Yugabyte Achieves PCI DSS Level 1 Compliance, Validating Secure and Scalable Distributed PostgreSQL for ... Yugabyte announced details and theme for Distributed SQL Summit Asia YugabyteDB Becomes First Distributed SQL Database Vendor to Complete CIS Benchmark YugabyteDB 2.21 Introduces Industry's First Native Disaster Recovery Orchestration Solution for a Distributed SQL ... The surprising link between Formula One and enterprise PostgreSQL optimisation provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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