DBMS > RDF4J vs. SWC-DB vs. Transbase vs. Weaviate

Vergleich der Systemeigenschaften RDF4J vs. SWC-DB vs. Transbase vs. Weaviate

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

A high performance, scalable Wide Column DBMS

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

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

Website

rdf4j.org

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

www.transaction.de/en/products/transbase.html

github.com/weaviate/weaviate
weaviate.io

Technische Dokumentation

rdf4j.org/documentation

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

weaviate.io/developers/weaviate

Entwickler

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Alex Kashirin

Transaction Software GmbH

Weaviate B.V.

Erscheinungsjahr

2004

2020

1987

2019

Aktuelle Version

0.5, April 2021

Transbase 8.3, 2022

1.19, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

GPL V3

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

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Implementierungssprache

Java

C++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

RDF Schemas

schemafrei

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

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

GraphQL is used as query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Proprietäres Protokoll
Thrift

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

GraphQL query language
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
PHP
Python

C++

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

JavaScript / TypeScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

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

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2. November 2023, KDnuggets

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