DBMS > BigchainDB vs. EsgynDB vs. Splice Machine vs. TerminusDB vs. Weaviate

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. EsgynDB vs. Splice Machine vs. TerminusDB vs. Weaviate

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

BigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets

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

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

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

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	0,79
Rang	#212	Overall
	#36	Document Stores

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

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

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

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

Website

github.com/weaviate/weaviate
weaviate.io

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

splicemachine.com/how-it-works

terminusdb.github.io/terminusdb/#

weaviate.io/developers/weaviate

Entwickler

Esgyn

Splice Machine

DataChemist Ltd.

Weaviate B.V.

Erscheinungsjahr

2016

2015

2014

2018

2019

Aktuelle Version

3.1, March 2021

11.0.0, Jaenner 2023

1.19, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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

Python

C++, Java

Java

Prolog, Rust

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

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

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)

GraphQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

JavaScript
Python

JavaScript / TypeScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Graph Partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-source replication between multi datacenters

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Journaling Streams

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

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

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

in-memory journaling

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles according to 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

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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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18. September 2019, Towards Data Science

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[MCR2030-CAMS-ARISE-UNDRR Webinar] Preventing cascading failures of critical assets: Using the Open-Source ...
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21. April 2023, PR Newswire

The 5 Best Vector Databases You Must Try in 2024
17. November 2023, KDnuggets

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