DBMS > Amazon Redshift vs. AntDB vs. Apache Impala vs. Weaviate

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. AntDB vs. Apache Impala vs. Weaviate

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

A scalable, multi-tenant, MPP-architectured RDBMS for OLTP and OLAP operations, highly compatible with Oracle

Analytic DBMS für Hadoop

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	15,25
Rang	#38	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#342	Overall
	#149	Relational DBMS

Punkte	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	1,48
Rang	#149	Overall
	#8	Vektor DBMS

Website

aws.amazon.com/redshift

www.asiainfo.com/en_us/product_aisware_antdb_detail.html

impala.apache.org

github.com/weaviate/weaviate
weaviate.io

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

impala.apache.org/impala-docs.html

weaviate.io/developers/weaviate

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

AsiaInfo Technologies Limited

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Weaviate B.V.

Erscheinungsjahr

2012

2013

2019

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

1.19, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

commercial license available with Weaviate Enterprise

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++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Datenschema

yes, maps to GraphQL interface

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

eingeschränkt

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

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

SQL2016 compliant

SQL-like DML and DDL statements

GraphQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
MySQL protocol compliant
ODBC

JDBC
ODBC

GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

JavaScript / TypeScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

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,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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