DBMS > Amazon Aurora vs. EsgynDB vs. RDF4J vs. Weaviate vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. EsgynDB vs. RDF4J vs. Weaviate vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

MySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von Amazon

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

An AI-native realtime vector database engine that integrates scalable machine learning models.

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	7,57
Rang	#51	Overall
	#32	Relational DBMS

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	1,52
Rang	#153	Overall
	#5	Vektor DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

aws.amazon.com/rds/aurora

www.esgyn.cn

rdf4j.org

github.com/weaviate/weaviate
weaviate.io

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_Aurora.html

rdf4j.org/documentation

weaviate.io/developers/weaviate

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Amazon

Esgyn

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Weaviate B.V.

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

2004

2019

Aktuelle Version

1.19, Mai 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

commercial license available with Weaviate Enterprise

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++, Java

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

RDF Schemas

yes, maps to GraphQL interface

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, int, float, geo point, date, cross reference, fuzzy references

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

all data objects are indexed in a semantic vector space (the Contextionary), all primitive fields are indexed

SQL

Support of SQL

nein

GraphQL is used as query language

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java
PHP
Python

JavaScript / TypeScript
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-source replication between multi datacenters

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

API Keys
OpenID Connect Discovery

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Weaviate is an open source vector database that is robust, scalable, cloud-native,...
» mehr

Competitive advantages

Flexible deployment - Free, open source or fully-managed cloud vector database service...
» mehr

Typical application scenarios

As a database supporting the development of generative AI and semantic search applications...
» mehr

Key customers

All companies that have data.
» mehr

Market metrics

As of mid 2023: Over 2 million open source downloads 3500+ Weaviate Slack community...
» mehr

Licensing and pricing models

Weaviate is open-source, and free to use. Weaviate is also available as a fully managed...
» mehr

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Amazon - the rising star in the DBMS market
3. August 2015, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Weaviate, an ANN Database with CRUD support
2. Februar 2021, Etienne Dilocker, SeMI Technologies (sponsor)

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Build a FedRAMP compliant generative AI-powered chatbot using Amazon Aurora Machine Learning and Amazon ...
10. Juni 2024, AWS Blog

Join the preview of Amazon Aurora Limitless Database | Amazon Web Services
27. November 2023, AWS Blog

Continuously replicate Amazon DynamoDB changes to Amazon Aurora PostgreSQL using AWS Lambda | Amazon ...
14. Mai 2024, AWS Blog

Improve the performance of generative AI workloads on Amazon Aurora with Optimized Reads and pgvector | Amazon ...
9. Februar 2024, AWS Blog

Build generative AI applications with Amazon Aurora and Knowledge Bases for Amazon Bedrock | Amazon Web Services
2. Februar 2024, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

bereitgestellt von Google News

Build enterprise-ready generative AI solutions with Cohere foundation models in Amazon Bedrock and Weaviate vector ...
24. Januar 2024, AWS Blog

Weaviate Partners with Snowflake to Bring Secure GenAI to Snowpark Container Services
8. Februar 2024, Datanami

Weaviate Partners with Snowflake to Bring Secure GenAI to Snowpark Container Services
9. Februar 2024, AiThority

Foley Represents Cortical Ventures in $50M Series B Round for Weaviate
17. Dezember 2023, Foley & Lardner LLP

Getting Started with Weaviate: A Beginner's Guide to Search with Vector Databases
18. Juli 2023, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk