DBMS > Graph Engine vs. Graphite vs. Heroic vs. SpaceTime vs. Weaviate

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. Graphite vs. Heroic vs. SpaceTime vs. Weaviate

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

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

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Spatial DBMS

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	4,57
Rang	#73	Overall
	#5	Time Series DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

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

Website

www.graphengine.io

github.com/graphite-project/graphite-web

github.com/spotify/heroic

www.mireo.com/spacetime

github.com/weaviate/weaviate
weaviate.io

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

graphite.readthedocs.io

spotify.github.io/heroic

weaviate.io/developers/weaviate

Entwickler

Microsoft

Chris Davis

Spotify

Mireo

Weaviate B.V.

Erscheinungsjahr

2010

2006

2014

2020

2019

Aktuelle Version

1.19, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

.NET and C

Python

Java

C++

Server Betriebssysteme

.NET

Linux
Unix

Linux

Datenschema

schemafrei

yes, maps to GraphQL interface

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

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

nein

via Elasticsearch

nein

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

SQL

Support of SQL

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

GraphQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HTTP API
Sockets

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

RESTful HTTP API

GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

JavaScript (Node.js)
Python

C#
C++
Python

JavaScript / TypeScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

Sharding

Fixed-grid hypercubes

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Real-time block device replication (DRBD)

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

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

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Trinity
2. Juni 2023, Microsoft

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

How Google and Microsoft taught search to "understand" the Web
6. Juni 2012, Ars Technica

bereitgestellt von Google News

Try out the Graphite monitoring tool for time-series data
29. Oktober 2019, TechTarget

Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database
1. April 2022, Datanami

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

bereitgestellt von Google News

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

Weaviate Partners with Snowflake to Bring Secure GenAI to Snowpark Container Services
8. Februar 2024, Datanami

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

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk