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DBMS > FeatureBase vs. Oracle Berkeley DB vs. Weaviate

Vergleich der Systemeigenschaften FeatureBase vs. Oracle Berkeley DB vs. Weaviate

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFeatureBase  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenWeaviate  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungReal-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.Weit verbreiteter In-Process Key-Value StoreAn AI-native realtime vector database engine that integrates scalable machine learning models.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Vektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,21
Rang#310  Overall
#139  Relational DBMS
Punkte1,90
Rang#127  Overall
#22  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte1,51
Rang#148  Overall
#6  Vektor DBMS
Websitewww.featurebase.comwww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlgithub.com/­weaviate/­weaviate
weaviate.io
Technische Dokumentationdocs.featurebase.comdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlweaviate.io/­developers/­weaviate
EntwicklerMolecula and Pilosa Open Source ContributorsOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftWeaviate B.V.
Erscheinungsjahr201719942019
Aktuelle Version2022, May 202218.1.40, Mai 20201.19, Mai 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infocommercial license available with Weaviate Enterprise
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)Go
Server BetriebssystemeLinux
macOS
AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Datenschemajaschemafreiyes, maps to GraphQL interface
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja infostring, int, float, geo point, date, cross reference, fuzzy references
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoonly with the Berkeley DB XML editionnein
Sekundärindizesneinjaja infoall data objects are indexed in a semantic vector space (the Contextionary), all primitive fields are indexed
SQL infoSupport of SQLSQL queriesja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarGraphQL is used as query language
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC
GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
Python
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
JavaScript / TypeScript
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinnein
Triggersneinja infoonly for the SQL APInein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaSource-Replica Replikationja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenjaACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenyes, using Linux fsyncjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinAPI Keys
OpenID Connect Discovery
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
FeatureBaseOracle Berkeley DBWeaviate
Specific characteristicsWeaviate is an open source vector database that is robust, scalable, cloud-native,...
» mehr
Competitive advantagesFlexible deployment - Free, open source or fully-managed cloud vector database service...
» mehr
Typical application scenariosAs a database supporting the development of generative AI and semantic search applications...
» mehr
Key customersAll companies that have data. ​
» mehr
Market metricsAs of mid 2023: Over 2 million open source downloads 3500+ Weaviate Slack community...
» mehr
Licensing and pricing modelsWeaviate is open-source, and free to use. Weaviate is also available as a fully managed...
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
FeatureBaseOracle Berkeley DBWeaviate
DB-Engines Blog Posts

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

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Former Silicon Labs CEO Tyson Tuttle launches AI startup Circuit, acquires Austin startup Molecula
23. Juli 2024, The Business Journals

Get Your Infrastructure Ready for Real-Time Analytics
9. März 2022, Built In

Pilosa: A Scalable High Performance Bitmap Database Index
17. Juni 2019, hackernoon.com

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ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

Margo I. Seltzer
18. August 2020, Berkman Klein Center

What is NoSQL and How do NoSQL Databases Work?
28. Februar 2022, TechTarget

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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8. Juli 2024, GlobeNewswire

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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8. Februar 2024, Datanami

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

Retrieval-Augmented Generation (RAG): From Theory to LangChain Implementation | by Leonie Monigatti
14. November 2023, Towards Data Science

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