DBMS > Badger vs. EsgynDB vs. TerminusDB vs. Typesense vs. Weaviate

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. EsgynDB vs. TerminusDB vs. Typesense vs. Weaviate

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

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

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

A typo-tolerant, in-memory search engine optimized for instant search-as-you-type experiences and developer productivity

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

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

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,17
Rang	#325	Overall
	#29	Graph DBMS

Punkte	0,79
Rang	#210	Overall
	#14	Suchmaschinen

Punkte	1,73
Rang	#143	Overall
	#5	Vektor DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.esgyn.cn

terminusdb.com

typesense.org

github.com/weaviate/weaviate
weaviate.io

Technische Dokumentation

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

terminusdb.github.io/terminusdb/#

typesense.org/docs

weaviate.io/developers/weaviate

Entwickler

DGraph Labs

Esgyn

DataChemist Ltd.

Weaviate B.V.

Erscheinungsjahr

2017

2015

2018

2015

2019

Aktuelle Version

11.0.0, Jaenner 2023

1.19, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

GPL V3

Open Source

GPL V3

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++, Java

Prolog, Rust

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

pre-defined schema optional

yes, maps to GraphQL interface

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

nein

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (WOQL)

nein

GraphQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

RESTful HTTP API

GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

JavaScript
Python

.Net

community maintained
Clojure

community maintained
Dart

community maintained
Go

community maintained
Java

community maintained
JavaScript
Perl

community maintained
PHP
Python
Ruby
Rust

community maintained
Swift

community maintained

JavaScript / TypeScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Graph Partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

Journaling Streams

Multi-source replication using RAFT

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

in-memory journaling

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role-based access control

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

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

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15. März 2021, Tech.eu

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15. März 2021, The Irish Times

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