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Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Graph Engine vs. MonetDB vs. Weaviate

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Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

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

Website

bigobject.io

www.graphengine.io

www.monetdb.org

github.com/weaviate/weaviate
weaviate.io

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

www.graphengine.io/docs/manual

www.monetdb.org/Documentation

weaviate.io/developers/weaviate

Entwickler

BigObject, Inc.

Microsoft

MonetDB BV

Weaviate B.V.

Erscheinungsjahr

2015

2010

2004

2019

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

1.19, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

MIT License

Open Source

Mozilla Public License 2.0

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

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Implementierungssprache

.NET and C

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

.NET

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

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

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

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

GraphQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

JavaScript / TypeScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

yes, in SQL, C, R

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding via remote tables

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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