DBMS > LevelDB vs. Lovefield vs. Postgres-XL vs. Weaviate

Vergleich der Systemeigenschaften LevelDB vs. Lovefield vs. Postgres-XL vs. Weaviate

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Name

Kurzbeschreibung

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	2,75
Rang	#107	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	0,32
Rang	#290	Overall
	#132	Relational DBMS

Punkte	0,52
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	1,89
Rang	#138	Overall
	#4	Vektor DBMS

Website

github.com/google/leveldb

google.github.io/lovefield

www.postgres-xl.org

github.com/weaviate/weaviate
weaviate.io

Technische Dokumentation

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

www.postgres-xl.org/documentation

weaviate.io/developers/weaviate

Entwickler

Google

Weaviate B.V.

Erscheinungsjahr

2011

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2019

Aktuelle Version

1.23, Februar 2021

2.1.12, February 2017

10 R1, Oktober 2018

1.19, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla public license

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++

JavaScript

Server Betriebssysteme

Illumos
Linux
OS X
Windows

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
macOS

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

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

via JavaScript builder pattern

distributed, parallel query execution

GraphQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

JavaScript

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

JavaScript / TypeScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

nein

ACID

MVCC

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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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19. Mai 2023, Trend Micro

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24. Januar 2024, AWS Blog

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8. Februar 2024, Datanami

Getting Started with Weaviate: A Beginner's Guide to Search with Vector Databases
18. Juli 2023, Towards Data Science

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17. Dezember 2023, Foley & Lardner LLP

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