DBMS > Lovefield vs. Machbase Neo vs. SpaceTime vs. Weaviate

Vergleich der Systemeigenschaften Lovefield vs. Machbase Neo vs. SpaceTime vs. Weaviate

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

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

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

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

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

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

Website

google.github.io/lovefield

machbase.com

www.mireo.com/spacetime

github.com/weaviate/weaviate
weaviate.io

Technische Dokumentation

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

machbase.com/dbms

weaviate.io/developers/weaviate

Entwickler

Google

Machbase

Mireo

Weaviate B.V.

Erscheinungsjahr

2014

2013

2020

2019

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

V8.0, August 2023

1.19, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free test version available

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

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
macOS
Windows

Linux

Datenschema

yes, maps to GraphQL interface

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL-like query language

A subset of ANSI SQL is implemented

GraphQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

RESTful HTTP API

GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

C#
C++
Python

JavaScript / TypeScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Fixed-grid hypercubes

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

selectable replication factor

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

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

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

nein

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

volatile and lookup table

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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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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

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