DBMS > Couchbase vs. EsgynDB vs. IBM Db2 Event Store vs. Spark SQL vs. Weaviate
System Properties Comparison Couchbase vs. EsgynDB vs. IBM Db2 Event Store vs. Spark SQL vs. Weaviate
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Couchbase Originally called Membase Xexclude from comparison | EsgynDB Xexclude from comparison | IBM Db2 Event Store Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | Weaviate Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | A distributed document store with integrated cache, a powerful search engine, in-built operational and analytical capabilities, and an embedded mobile database | Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion | Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | An AI-native realtime vector database engine that integrates scalable machine learning models. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store | Relational DBMS | Event Store Time Series DBMS | Relational DBMS | Vector DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Key-value store originating from the former Membase product and supporting the Memcached protocol Spatial DBMS using the Geocouch extension Search engine Time Series DBMS Vector DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | www.couchbase.com | www.esgyn.cn | www.ibm.com/products/db2-event-store | spark.apache.org/sql | github.com/weaviate/weaviate weaviate.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.couchbase.com | www.ibm.com/docs/en/db2-event-store | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | weaviate.io/developers/weaviate | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Couchbase, Inc. | Esgyn | IBM | Apache Software Foundation | Weaviate B.V. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2011 | 2015 | 2017 | 2014 | 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | Server: 7.2, June 2023; Mobile: 3.1, March 2022; Couchbase Capella (DBaaS), June 2023 | 2.0 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 1.19, May 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Business Source License (BSL 1.1); Commercial licenses also available | commercial | commercial free developer edition available | Open Source Apache 2.0 | Open Source commercial license available with Weaviate Enterprise | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C, C++, Go and Erlang | C++, Java | C and C++ | Scala | Go | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X Windows | Linux | Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition | Linux OS X Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes | yes | yes | yes, maps to GraphQL interface | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | yes | yes string, int, float, geo point, date, cross reference, fuzzy references | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML support Some form of processing data in XML format, e.g. support for XML data structures, and/or support for XPath, XQuery or XSLT. | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | no | no | yes all data objects are indexed in a semantic vector space (the Contextionary), all primitive fields are indexed | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL++, extends ANSI SQL to JSON for operational, transactional, and analytic use cases | yes | yes through the embedded Spark runtime | SQL-like DML and DDL statements | GraphQL is used as query language | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | CLI Client HTTP REST Kafka Connector Native language bindings for CRUD, Query, Search and Analytics APIs Spark Connector Spring Data | ADO.NET JDBC ODBC | ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API | JDBC ODBC | GraphQL query language RESTful HTTP/JSON API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net C Go Java JavaScript Node.js Kotlin PHP Python Ruby Scala | All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic | Java Python R Scala | JavaScript / TypeScript Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | Functions and timers in JavaScript and UDFs in Java, Python, SQL++ | Java Stored Procedures | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes via the TAP protocol | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Automatic Sharding | Sharding | Sharding | yes, utilizing Spark Core | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication including cross data center replication Source-replica replication | Multi-source replication between multi datacenters | Active-active shard replication | none | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency selectable on a per-operation basis | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Eventual Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | No - written data is immutable | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes Ephemeral buckets | no | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | User and Administrator separation with password-based and LDAP integrated Authentication. Role-base access control. | fine grained access rights according to SQL-standard | fine grained access rights according to SQL-standard | no | API Keys OpenID Connect Discovery | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Couchbase Originally called Membase | EsgynDB | IBM Db2 Event Store | Spark SQL | Weaviate | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Weaviate is an open source vector database that is robust, scalable, cloud-native,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Flexible deployment - Free, open source or fully-managed cloud vector database service... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | As a database supporting the development of generative AI and semantic search applications... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | All companies that have data. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | As of mid 2023: Over 2 million open source downloads 3500+ Weaviate Slack community... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Weaviate is open-source, and free to use. Weaviate is also available as a fully managed... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Related products and services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3rd parties | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Couchbase Originally called Membase | EsgynDB | IBM Db2 Event Store | Spark SQL | Weaviate | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Couchbase climbs up the DB-Engines Ranking, increasing its popularity by 10% every month | Weaviate, an ANN Database with CRUD support Couchbase (NASDAQ:BASE) Posts Better-Than-Expected Sales In Q1, Next Quarter's Growth Looks Optimistic Couchbase, Inc. (BASE) Tops Q1 EPS by 5c; offers outlook Couchbase Non-GAAP EPS of -$0.10 beats by $0.05, revenue of $51.33M beats by $2.71M Couchbase (NASDAQ:BASE) Posts Better-Than-Expected Sales In Q1, Next Quarter's Growth Looks Optimistic By ... Oversold Conditions For Couchbase (BASE) provided by Google News Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database' Best cloud databases of 2022 provided by Google News Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop The Future of Spark Technology: Igniting Tomorrow! 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News Build enterprise-ready generative AI solutions with Cohere foundation models in Amazon Bedrock and Weaviate vector ... Foley Represents Cortical Ventures in $50M Series B Round for Weaviate Weaviate Strengthens Partnership with AWS to Make it Easier for Developers to Build Generative AI Applications Getting Started with Weaviate: A Beginner's Guide to Search with Vector Databases Weaviate Raises $50 Million Series B Funding to Meet Soaring Demand for AI Native Vector Database Technology ... provided by Google News |
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