DBMS > EsgynDB vs. Oracle Berkeley DB vs. ReductStore vs. Weaviate

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Oracle Berkeley DB vs. ReductStore vs. Weaviate

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Time Series DBMS

Vektor DBMS

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

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

Punkte	1,88
Rang	#130	Overall
	#23	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

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

Website

www.esgyn.cn

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

github.com/reductstore
www.reduct.store

github.com/weaviate/weaviate
weaviate.io

Technische Dokumentation

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

www.reduct.store/docs

weaviate.io/developers/weaviate

Entwickler

Esgyn

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

ReductStore LLC

Weaviate B.V.

Erscheinungsjahr

2015

1994

2023

2019

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

1.9, März 2024

1.19, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Business Source License 1.1

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, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

C++, Rust

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

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

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

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

SQL

Support of SQL

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

GraphQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API

GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

JavaScript / TypeScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

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18. August 2020, Berkman Klein Center

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17. August 2016, East Bay Times

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular
5. März 2019, ADT Magazine

How to store financial market data for backtesting
26. Januar 2019, Towards Data Science

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

Weaviate Achieves Amazon Web Services GenAI Competency Status
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
26. August 2024, MarkTechPost

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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