DBMS > ClickHouse vs. Lovefield vs. Weaviate

Vergleich der Systemeigenschaften ClickHouse vs. Lovefield vs. Weaviate

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Column-oriented Relational DBMS powering Yandex

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	15,19
Rang	#39	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,59
Rang	#277	Overall
	#125	Relational DBMS

Punkte	1,61
Rang	#171	Overall
	#4	Vektor DBMS

Website

clickhouse.com

google.github.io/lovefield

github.com/weaviate/weaviate
weaviate.io

Technische Dokumentation

clickhouse.com/docs

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

weaviate.io/developers/weaviate

Entwickler

Clickhouse Inc.

Google

Weaviate B.V.

Erscheinungsjahr

2016

2014

2019

Aktuelle Version

v23.7.4.5-stable, August 2023

2.1.12, February 2017

1.19, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 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

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

Implementierungssprache

C++

JavaScript

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
macOS

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

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

yes, when using the MergeTree engine

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

SQL

Support of SQL

Close to ANSI SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

GraphQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

3rd party library
C++
Elixir

3rd party library
Go

3rd party library
Java

3rd party library
JavaScript (Node.js)

3rd party library
Kotlin

3rd party library
Nim

3rd party library
Perl

3rd party library
PHP

3rd party library
Python

3rd party library
R

3rd party library
Ruby

3rd party library
Scala

3rd party library

JavaScript

JavaScript / TypeScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

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

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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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LLM-Powered OLAP: the Tencent Experience with Apache Doris
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Google Lovefield Relational Query Engine
21. November 2014, iProgrammer

3 JavaScript ORMs You Might Not Know — SitePoint
7. Oktober 2015, SitePoint

Podcast Network
28. April 2020, MarketScale

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