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System Properties Comparison Milvus vs. Postgres-XL vs. TDengine vs. Vertica
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| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Milvus Xexclude from comparison | Postgres-XL Xexclude from comparison | TDengine Xexclude from comparison | Vertica  OpenText™ Vertica™ Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches | Based on PostgreSQL enhanced with MPP and write-scale-out cluster features | Time Series DBMS and big data platform | Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Vector DBMS | Relational DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS Column oriented | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store Spatial DBMS | Relational DBMS | Spatial DBMS Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | milvus.io | www.postgres-xl.org | github.com/taosdata/TDengine tdengine.com | www.vertica.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | milvus.io/docs/overview.md | www.postgres-xl.org/documentation | docs.tdengine.com | vertica.com/documentation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | TDEngine, previously Taos Data | OpenText previously Micro Focus and Hewlett Packard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2019 | 2014 since 2012, originally named StormDB | 2019 | 2005 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 2.3.4, January 2024 | 10 R1, October 2018 | 3.0, August 2022 | 12.0.3, January 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source Mozilla public license | Open Source AGPL V3, also commercial editions available | commercial Limited community edition free | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | C++, Go | C | C | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux macOS 10.14 or laterWindows with WSL 2 enabled | Linux macOS | Linux Windows | Linux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | yes | Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | Vector, Numeric and String | yes | yes | 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 XML type, but no XML query functionality | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | yes | no | No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | yes distributed, parallel query execution | Standard SQL with extensions for time-series applications | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | JDBC RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | .Net C C++ Delphi Erlang Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl | C C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Rust | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | user defined functions | no | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes | yes, via alarm monitoring | yes, called Custom Alerts | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | horizontal partitioning | Sharding | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | Multi-source replication One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no Bi-directional Spark integration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Bounded Staleness Eventual Consistency Immediate Consistency Session Consistency Tunable Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID MVCC | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Role based access control and fine grained access rights | fine grained access rights according to SQL-standard | yes | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Milvus | Postgres-XL | TDengine | Vertica OpenText™ Vertica™ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Milvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready... » more | TDengine™ is a next generation data historian purpose-built for Industry 4.0 and... » more | Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Highly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch... » more | High Performance at any Scale: TDengine is purpose-built for handling massive industrial... » more | Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | RAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication.... » more | TDengine is designed for Industrial IoT scenarios, including: Manufacturing Connected... » more | Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Milvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,... » more | Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | As of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations 3k+ enterprise... » more | TDengine has garnered over 22,500 stars on GitHub and is used in over 50 countries... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Milvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Fully-managed... » more | TDengine OSS is an open source, cloud native time series database. It includes built-in... » more | Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| News | Comprehensive Comparison Between TDengine and MongoDB Comprehensive Comparison Between TDengine and TimescaleDB Mastering Memory Leak Detection in TDengine Seamless Data Integration from MQTT and InfluxDB to TDengine Solving Long Query Performance Bottlenecks | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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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| Recent citations in the 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 | TDengine named Top Global Industrial Data Management Solution TDengine debuts cloud-based time-series data processing platform for IoT deployments TDengine Brings Open Source Time-Series Database to Kubernetes New TDengine Benchmark Results Show Up to 37.0x Higher Query Performance Than InfluxDB and TimescaleDB Comparing Different Time-Series Databases provided by Google News | MapR Hadoop Upgrade Runs HP Vertica Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS OpenText expands enterprise portfolio with AI and Micro Focus integrations Postgres pioneer Michael Stonebraker promises to upend the database once more Querying a Vertica data source in Amazon Athena using the Athena Federated Query SDK | Amazon Web Services provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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