DBMS > eXtremeDB vs. Milvus vs. Raima Database Manager vs. SAP IQ vs. Spark SQL
System Properties Comparison eXtremeDB vs. Milvus vs. Raima Database Manager vs. SAP IQ vs. Spark SQL
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | eXtremeDB Xexclude from comparison | Milvus Xexclude from comparison | Raima Database Manager formerly named db_Vista Xexclude from comparison | SAP IQ former name: Sybase IQ Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Natively in-memory DBMS with options for persistency, high-availability and clustering | A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches | RDBMS with a small footprint, either embedded into an application or used as a database server | Columnar RDBMS optimized for Big Data analytics | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS Time Series DBMS | Vector DBMS | Relational DBMS Time Series DBMS | Relational DBMS column-oriented | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | www.mcobject.com | milvus.io | raima.com | www.sap.com/products/technology-platform/sybase-iq-big-data-management.html | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | www.mcobject.com/docs/extremedb.htm | milvus.io/docs/overview.md | docs.raima.com | help.sap.com/docs/SAP_IQ | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | McObject | Raima Inc. | SAP, formerly Sybase | Apache Software Foundation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2001 | 2019 | 1984 | 1994 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 8.2, 2021 | 2.3.4, January 2024 | 15, June 2021 | 16.1 SPS04, April 2019 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | commercial | commercial | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C and C++ | C++, Go | C | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | AIX HP-UX Linux macOS Solaris Windows | Linux macOS 10.14 or later Windows with WSL 2 enabled | Android HP-UX Integrity RTOS iOS Linux OS X QNX Solaris VxWorks Windows | AIX HP-UX Linux Solaris Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | 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 support of XML interfaces available | no | no Exporting/Importing of XML structures possible | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | no | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes with the option: eXtremeSQL | no | yes | yes | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | .NET Client API JDBC JNI ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP API | RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC ODBC RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC ODBC RESTful HTTP API | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net C C# C++ Java Lua Python Scala | C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | .Net C C++ Objective-C PL/SQL | C C# C++ Java Perl PHP Python Ruby | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes | no | yes based on the ANSI/ISO SQL Persistent Stored Modules (PSM) specification | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes by defining events | no | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning / sharding | Sharding | horizontal partitioning | shared disk or shared nothing architectures with SAP IQ Multiplexer | yes, utilizing Spark Core | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Active Replication Fabric™ for IoT Multi-source replication by means of eXtremeDB Cluster option Source-replica replication by means of eXtremeDB High Availability option | Source-replica replication | SAP/Sybase Replication Server | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | Hadoop integration | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Bounded Staleness Eventual Consistency Immediate Consistency Session Consistency Tunable Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes | no | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | ACID | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes Optimistic (MVCC) and pessimistic (locking) strategies available | yes | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | 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. | yes | yes | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Role based access control and fine grained access rights | no | fine grained access rights according to SQL-standard | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
eXtremeDB | Milvus | Raima Database Manager formerly named db_Vista | SAP IQ former name: Sybase IQ | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | eXtremeDB is an in-memory and/or persistent database system that offers an ultra-small... » more | Milvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready... » more | Raima Database Manager (RDM) is an embedded time-series database optimized to run... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | eXtremeDB databases can be modeled relationally or as objects and can utilize SQL... » more | Highly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch... » more | Decreased time-to-market Industry-standard interfaces & tools for making your job... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | IoT application across all markets: Industrial Control, Netcom, Telecom, Defense,... » more | RAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication.... » more | Typical use cases include: Internet of Things (IoT) Embedded In-Memory Database Time-Series... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Schneider Electronics, F5 Networks, TNS, Boeing, Northrop Grumman, GoPro, ViaSat,... » more | Milvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,... » more | Infor, ABB, The Boeing Company, BAE Systems, Dow Jones, Dun & Bradstreet, Fujitsu,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | With hundreds of customers and over 30 million devices/applications using the product... » more | As of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations 3k+ enterprise... » more | Over 30 000 applications developers worldwide have field-tested RDM products More... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | For server use cases, there is a simple per-server license irrespective of the number... » more | Milvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Fully-managed... » more | Just as the technical aspects of Raima Database Manager are flexible, so are the... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
News | Raima Unveils RaimaDB 16.0: Elevating Database Performance and User Experience Raima Announces Release of Raima Database Manager (RDM) v15, a Powerful Embedded Time Series Database Raima Announces Release of Raima Database Manager (RDM) v14.2, a Powerful IoT Edge Embedded Database Raima Joins BlackBerry QNX Channel Partner Program to Deliver Safety-Critical and Secure Software Solutions Raima Expands Their Reseller Network in Asia | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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