2025年のDingoDB対Elasticsearch's vector databaseの比較

DingoDB

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関係、ベクトル、テキストなど、マルチモーダルな強い整合性データストレージを提供し、SQLベースのマルチモーダルな共同分析機能を提供するマルチモーダルデータベース。

Elasticsearch's vector database

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Elasticsearchのオープンソースベクターデータベースでベクター検索とハイブリッド検索を構築 — BM25テキスト検索のリーダーから。Elasticsearchのベクターデータベースを無料で試す...

DingoDB

Launched	2021-09
Pricing Model	Free
Starting Price
Tech used	cdnjs,Three.js,Gzip,Nginx,Ubuntu,Amazon AWS S3
Tag	Vector Database,Data Analysis,Data Integration

Elasticsearch's vector database

Launched	2010-7
Pricing Model	Freemium
Starting Price
Tech used	Google Analytics,Google Tag Manager,Optimizely,Google Fonts,Next.js,Emotion,Gzip,JSON Schema,OpenGraph,Progressive Web App,Varnish,Webpack,HSTS
Tag	Vector Database,Data Analysis

DingoDB Rank/Visit

Global Rank
Country
Month Visit

Top 5 Countries

Traffic Sources

Elasticsearch's vector database Rank/Visit

Global Rank	29863
Country	United States
Month Visit	1706536

Top 5 Countries

19.96%

8.53%

6.12%

4.67%

3.7%

United States China India Korea, Republic of United Kingdom

Traffic Sources

1.77%

0.82%

0.05%

7.31%

51.58%

38.46%

social paidReferrals mail referrals search direct

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What are some alternatives?

When comparing DingoDB and Elasticsearch's vector database, you can also consider the following products

Seekdb - OceanBase seekdb is an open-source, AI-native search database that unifies relational, vector, text, JSON and GIS in a single engine, enabling hybrid search and in-database AI workflows.

VectorDB - VectorDBは、埋め込みベースのテキスト検索を行うための、シンプルで軽量、完全にローカルなエンドツーエンドソリューションです。

ArangoDB - ArangoDB：統合型マルチモデルデータベース。高性能なアプリケーションや次世代AIのために、豊富なコンテキストを活かして、ドキュメント、グラフ、検索の機能を統合します。

Lancedb - LanceDBの力を発見しましょう。これは、柔軟な検索機能とシームレスなスケーラビリティを提供するサーバーレスベクトルデータベースです。管理オーバーヘッドと高いコストに別れを告げましょう。

CrateDB - CrateDB: High-performance distributed SQL for real-time analytics, search, & AI. Unify data & get instant insights from massive datasets.