DBMS > EsgynDB vs. GeoMesa vs. Tkrzw vs. Weaviate

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. GeoMesa vs. Tkrzw vs. Weaviate

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

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	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

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

Website

www.esgyn.cn

www.geomesa.org

dbmx.net/tkrzw

github.com/weaviate/weaviate
weaviate.io

Technische Dokumentation

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

weaviate.io/developers/weaviate

Entwickler

Esgyn

CCRi und Andere

Mikio Hirabayashi

Weaviate B.V.

Erscheinungsjahr

2015

2014

2020

2019

Aktuelle Version

5.0.0, Mai 2024

0.9.3, August 2020

1.19, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 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++, Java

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS

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

GraphQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C++
Java
Python
Ruby

JavaScript / TypeScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

abhängig von Storage layer

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

abhängig von Storage layer

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

abhängig von Storage layer

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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

abhängig von Storage layer

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

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

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Build enterprise-ready generative AI solutions with Cohere foundation models in Amazon Bedrock and Weaviate vector ...
24. Januar 2024, AWS Blog

Foley Represents Cortical Ventures in $50M Series B Round for Weaviate
17. Dezember 2023, Foley & Lardner LLP

Weaviate Strengthens Partnership with AWS to Make it Easier for Developers to Build Generative AI Applications
16. November 2023, Datanami

Getting Started with Weaviate: A Beginner's Guide to Search with Vector Databases
18. Juli 2023, Towards Data Science

Weaviate Raises $50 Million Series B Funding to Meet Soaring Demand for AI Native Vector Database Technology ...
21. April 2023, PR Newswire

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