DBMS > EsgynDB vs. eXtremeDB vs. GeoMesa vs. Weaviate

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Natively in-memory DBMS with options for persistency, high-availability and clustering

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

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Relational DBMS
Time Series DBMS

Spatial DBMS

Vektor DBMS

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

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#145	Relational DBMS

Punkte	0,94
Rang	#189	Overall
	#87	Relational DBMS
	#17	Time Series DBMS

Punkte	0,75
Rang	#216	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	1,45
Rang	#147	Overall
	#9	Vektor DBMS

Website

www.esgyn.cn

www.mcobject.com

www.geomesa.org

github.com/weaviate/weaviate
weaviate.io

Technische Dokumentation

www.mcobject.com/docs/extremedb.htm

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

weaviate.io/developers/weaviate

Entwickler

Esgyn

McObject

CCRi und Andere

Weaviate B.V.

Erscheinungsjahr

2015

2001

2014

2019

Aktuelle Version

8.2, 2021

5.0.1, Juli 2024

1.19, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 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

C und C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
HP-UX
Linux
macOS
Solaris
Windows

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

support of XML interfaces available

nein

Sekundärindizes

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

SQL

Support of SQL

with the option: eXtremeSQL

nein

GraphQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

.NET Client API
JDBC
JNI
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API

GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C
C#
C++
Java
Lua
Python
Scala

JavaScript / TypeScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

by defining events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung / sharding

abhängig von Storage layer

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Active Replication Fabric™ for IoT
Multi-Source Replikation

by means of eXtremeDB Cluster option
Source-Replica Replikation

by means of eXtremeDB High Availability option

abhängig von Storage layer

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

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Optimistic (MVCC) and pessimistic (locking) strategies available

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

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

McObject
17. November 2021, Electronic Design

Latest embedded DBMS supports asymmetric multiprocessing systems
24. Mai 2023, Embedded

bereitgestellt von Google News

Weaviate Achieves Amazon Web Services GenAI Competency Status
8. Juli 2024, GlobeNewswire

Vector database startup Weaviate debuts ‘AI workbench’ and flexible storage tiers
30. Juli 2024, SiliconANGLE News

StructuredRAG Released by Weaviate: A Comprehensive Benchmark to Evaluate Large Language Models’ Ability to Generate Reliable JSON Outputs for Complex AI Systems
26. August 2024, MarkTechPost

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

Multiple Vulnerabilities in AI Platforms Exposes Sensitive Data to Anyone
28. August 2024, CybersecurityNews

bereitgestellt von Google News

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