DBMS > LevelDB vs. Machbase Neo vs. MariaDB vs. Valentina Server vs. Weaviate

Vergleich der Systemeigenschaften LevelDB vs. Machbase Neo vs. MariaDB vs. Valentina Server vs. Weaviate

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

Open source RDBMS, das zu MySQL anwendungskompatibel ist und zusätzliche Features wie Hochverfügbarkeit, Security, Interoperabilität und Performanceverbesserungen aufweist. Mit MariaDB ColumnStore bietet es auch eine spaltenorientierte storage engine

Object-relational database and reports server

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with OQGraph storage engine
Spatial DBMS

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

Punkte	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	0,12
Rang	#339	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	93,21
Rang	#13	Overall
	#9	Relational DBMS

Punkte	0,17
Rang	#327	Overall
	#145	Relational DBMS

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

Website

github.com/google/leveldb

machbase.com

mariadb.com

Site of MariaDB Corporation
mariadb.org

Site of MariaDB Foundation

www.valentina-db.net

github.com/weaviate/weaviate
weaviate.io

Technische Dokumentation

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

machbase.com/dbms

mariadb.com/kb/en/library

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

weaviate.io/developers/weaviate

Entwickler

Google

Machbase

MariaDB Corporation Ab (MariaDB Enterprise),
MariaDB Foundation (community MariaDB Server)

Der Lead Developer Monty Widenius ist der ursprüngliche Autor von MySQL

Paradigma Software

Weaviate B.V.

Erscheinungsjahr

2011

2013

2009

Fork of MySQL, which was first released in 1995

1999

2019

Aktuelle Version

1.23, Februar 2021

V8.0, August 2023

11.3.2, Februar 2024

5.7.5

1.19, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD

kommerziell

free test version available

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Enterpriselizenz verfügbar

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

C++

C und C++

Server Betriebssysteme

Illumos
Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Windows

FreeBSD
Linux
Solaris
Windows

ColumnStore storage engine not available on Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Dynamic Columns werden unterstützt

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

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

mit proprietären Erweiterungen

GraphQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

ODBC

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

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

Ada
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

JavaScript / TypeScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

seit Version 10.3 auch PL/SQL kompatibel

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Horizontale Partitionierung, Sharding

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

selectable replication factor

Multi-Source Replikation
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

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

nein

nicht für In-Memory Storage Engine

In-Memory Unterstützung

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

volatile and lookup table

with MEMORY storage engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

API Keys
OpenID Connect Discovery

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

MariaDB is the most powerful open source relational database – modern SQL and JSON...
» mehr

Weaviate is an open source vector database that is robust, scalable, cloud-native,...
» mehr

Competitive advantages

MariaDB Servers have many features unavailable in other open source relational databases....
» mehr

Flexible deployment - Free, open source or fully-managed cloud vector database service...
» mehr

Typical application scenarios

Web, SaaS and Cloud operational applications that require high availability, scalability...
» mehr

As a database supporting the development of generative AI and semantic search applications...
» mehr

Key customers

Deutsche Bank, DBS Bank, Nasdaq, Red Hat, ServiceNow, Verizon and Walgreens Featured...
» mehr

All companies that have data.
» mehr

Market metrics

MariaDB is the default database in the LAMP stack supplied by Red Hat and SUSE Linux,...
» mehr

As of mid 2023: Over 2 million open source downloads 3500+ Weaviate Slack community...
» mehr

Licensing and pricing models

MariaDB plc subscriptions cover our free, open source database, Community Server,...
» mehr

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

Drittanbieter

Navicat for MariaDB provides a native environment for MariaDB database management and development.
» mehr

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

MariaDB strengthens its position in the open source RDBMS market
5. April 2018, Matthias Gelbmann

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2017
2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Big gains for Relational Database Management Systems in DB-Engines Ranking
2. Februar 2016, Matthias Gelbmann

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

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Progress outbids private equity in offer for MariaDB plc
28. März 2024, The Register

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26. März 2024, The Wall Street Journal

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19. Februar 2024, TechCrunch

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21. Februar 2024, InfoWorld

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Build enterprise-ready generative AI solutions with Cohere foundation models in Amazon Bedrock and Weaviate vector ...
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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

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