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

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

A cloud-native, realtime vector search engine integrating scalable machine learning models

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,21
Rang	#288	Overall
	#134	Relational DBMS

Punkte	0,22
Rang	#286	Overall
	#22	Graph DBMS

Punkte	0,00
Rang	#354	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	0,02
Rang	#342	Overall
	#18	Object oriented DBMS

Punkte	0,17
Rang	#295	Overall
	#19	Suchmaschinen

Website

github.com/semi-technologies/weaviate
weaviate.io

Technische Dokumentation

hugegraph.github.io/hugegraph-doc

nsdb.io/Architecture

doc.wakanda.org/home2.en.html#/Datastore/Introduction.200-588937.en.html

weaviate.io/developers/weaviate/current

Entwickler

Esgyn

Baidu

Wakanda SAS

SeMI Technologies B.V.

Erscheinungsjahr

2015

2018

2017

2012

2017

Aktuelle Version

0.9

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

1.0.3, Jänner 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Java

Java, Scala

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS
Unix

Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

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

nein

SQL-like query language

nein

GraphQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

gRPC
HTTP REST
WebSocket

RESTful HTTP API

GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Groovy
Java
Python

Java
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

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

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Users, roles and permissions

OpenID Connect Discovery

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Typical application scenarios

As a stand-alone vector search engine, or use one of the many modules (transformers,...
» mehr

Key customers

A ll companies that have data.
» mehr

Licensing and pricing models

Weaviate is open-source, and free to use. We also offer Fully managed Weaviate on...
» 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

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

SeMI Technologies’ search engine opens up new ways to query your data
22. Februar 2022, TechCrunch

The History of the Weaviate Vector Search Engine
9. Mai 2020, hackernoon.com

Database technology evolves to combine machine learning and data storage
7. März 2022, VentureBeat

Getting Started with the Weaviate Vector Search Engine
18. Mai 2020, hackernoon.com

Weaviate Is A Search Engine For Vector Embeddings
11. Mai 2020, hackernoon.com

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