DBMS > Elasticsearch vs. Machbase Neo vs. Weaviate vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Elasticsearch vs. Machbase Neo vs. Weaviate vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

Eine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene

Elasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

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

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS
Vektor DBMS

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

Punkte	128,79
Rang	#8	Overall
	#1	Suchmaschinen

Punkte	0,07
Rang	#348	Overall
	#34	Time Series DBMS

Punkte	1,48
Rang	#149	Overall
	#8	Vektor DBMS

Website

www.elastic.co/elasticsearch

machbase.com

github.com/weaviate/weaviate
weaviate.io

yaacomo.com

Technische Dokumentation

www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

machbase.com/dbms

weaviate.io/developers/weaviate

Entwickler

Elastic

Machbase

Weaviate B.V.

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2010

2013

2019

2009

Aktuelle Version

8.6, January 2023

V8.0, August 2023

1.19, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Elastic License

kommerziell

free test version available

Open Source

commercial license available with Weaviate Enterprise

kommerziell

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

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS
Windows

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Flexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.

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

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

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

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

GraphQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP/JSON API

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

JavaScript / TypeScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Mittels Verwendung des 'Percolation' features

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

ES-Hadoop Connector

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Synchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, all

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

Memcached and Redis integration

volatile and lookup table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

API Keys
OpenID Connect Discovery

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems
3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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

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12. September 2024, Yahoo Finance

Elastic Announces Open Source License for Elasticsearch and Kibana Source Code
29. August 2024, Business Wire

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30. Juli 2024, SiliconANGLE News

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8. Juli 2024, GlobeNewswire

Weaviate Enhances Cloud Console with New Collections and Explorer Tools for AI Developers
31. Juli 2024, Datanami

StructuredRAG Released by Weaviate: A Comprehensive Benchmark to Evaluate Large Language Models’ Ability to Generate Reliable JSON Outputs for Complex AI Systems
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Build enterprise-ready generative AI solutions with Cohere foundation models in Amazon Bedrock and Weaviate vector database on AWS Marketplace
24. Januar 2024, AWS Blog

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