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Vergleich der Systemeigenschaften Postgres-XL vs. Sphinx vs. Weaviate

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NamePostgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenWeaviate  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungBasiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenAn AI-native realtime vector database engine that integrates scalable machine learning models.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSSuchmaschineVektor DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,49
Rang#256  Overall
#117  Relational DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte1,73
Rang#143  Overall
#5  Vektor DBMS
Websitewww.postgres-xl.orgsphinxsearch.comgithub.com/­weaviate/­weaviate
weaviate.io
Technische Dokumentationwww.postgres-xl.org/­documentationsphinxsearch.com/­docsweaviate.io/­developers/­weaviate
EntwicklerSphinx Technologies Inc.Weaviate B.V.
Erscheinungsjahr2014 infoseit 2012, ursprünglich genannt StormDB20012019
Aktuelle Version10 R1, Oktober 20183.5.1, Februar 20231.19, Mai 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoMozilla public licenseOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen 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.
ImplementierungsspracheCC++Go
Server BetriebssystemeLinux
macOS
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajayes, 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, XSLTja infoXML type, but no XML query functionalitynein
Sekundärindizesjaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja infoall data objects are indexed in a semantic vector space (the Contextionary), all primitive fields are indexed
SQL infoSupport of SQLja infodistributed, parallel query executionSQL-like query language (SphinxQL)GraphQL is used as query language
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Proprietäres ProtokollGraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
JavaScript / TypeScript
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenneinnein
Triggersjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Sharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeineja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoMVCCneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.ja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinAPI Keys
OpenID Connect Discovery
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Postgres-XLSphinxWeaviate
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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
Postgres-XLSphinxWeaviate
DB-Engines Blog Posts

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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

alle anzeigen

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Switching From Sphinx to MkDocs Documentation — What Did I Gain and Lose
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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

The 5 Best Vector Databases You Must Try in 2024
17. November 2023, KDnuggets

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