DBMS > Drizzle vs. EsgynDB vs. HugeGraph vs. NSDb vs. Weaviate

Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. EsgynDB vs. HugeGraph vs. NSDb vs. Weaviate

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

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

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

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

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	0,13
Rang	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

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

Website

www.esgyn.cn

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

nsdb.io

github.com/weaviate/weaviate
weaviate.io

Technische Dokumentation

hugegraph.apache.org/docs

nsdb.io/Architecture

weaviate.io/developers/weaviate

Entwickler

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Esgyn

Baidu

Weaviate B.V.

Erscheinungsjahr

2008

2015

2018

2017

2019

Aktuelle Version

7.2.4, September 2012

0.9

1.19, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GNU GPL

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 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++

C++, Java

Java

Java, Scala

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Linux

Linux
macOS
Unix

Linux
macOS

Datenschema

yes, maps to GraphQL interface

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

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

also supports composite index and range index

all fields are automatically indexed

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

SQL

Support of SQL

mit propriätären Erweiterungen

nein

SQL-like query language

GraphQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

gRPC
HTTP REST
WebSocket

GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Java
PHP

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Groovy
Java
Python

Java
Scala

JavaScript / TypeScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

nein

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-source replication between multi datacenters

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Users, roles and permissions

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

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1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

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

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8. Februar 2024, Datanami

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17. Dezember 2023, Foley & Lardner LLP

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18. Juli 2023, Towards Data Science

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