DBMS > Fujitsu Enterprise Postgres vs. HEAVY.AI vs. Teradata Aster vs. Weaviate
System Properties Comparison Fujitsu Enterprise Postgres vs. HEAVY.AI vs. Teradata Aster vs. Weaviate
Please select another system to include it in the comparison.
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Fujitsu Enterprise Postgres Xexclude from comparison | HEAVY.AI Formerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022 Xexclude from comparison | Teradata Aster Xexclude from comparison | Weaviate Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Enterprise-grade PostgreSQL-based DBMS with security enhancements such as Transparent Data Encryption and Data Masking, plus high-availability and performance improvement features. | A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware | Platform for big data analytics on multistructured data sources and types | An AI-native realtime vector database engine that integrates scalable machine learning models. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Vector DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store Spatial DBMS | Spatial DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | www.postgresql.fastware.com | github.com/heavyai/heavydb www.heavy.ai | github.com/weaviate/weaviate weaviate.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | www.postgresql.fastware.com/product-manuals | docs.heavy.ai | weaviate.io/developers/weaviate | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | PostgreSQL Global Development Group, Fujitsu Australia Software Technology | HEAVY.AI, Inc. | Teradata | Weaviate B.V. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2016 | 2005 | 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | Fujitsu Enterprise Postgres 14, January 2022 | 5.10, January 2022 | 1.19, May 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache Version 2; enterprise edition available | commercial | Open Source commercial license available with Weaviate Enterprise | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | 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++ and CUDA | Go | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux Windows | Linux | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | yes | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) defined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store | yes, maps to GraphQL interface | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | 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 | yes in Aster File Store | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | no | yes | yes all data objects are indexed in a semantic vector space (the Contextionary), all primitive fields are indexed | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes | yes | yes | GraphQL is used as query language | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | JDBC ODBC Thrift Vega | ADO.NET JDBC ODBC OLE DB | GraphQL query language RESTful HTTP/JSON API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net C C++ Delphi Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl | All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift Python | C C# C++ Java Python R | JavaScript / TypeScript Python | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | user defined functions | no | R packages | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | partitioning by range, list and by hash | Sharding Round robin | Sharding | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Source-replica replication | Multi-source replication | yes Dimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured. | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | yes SQL Map-Reduce Framework | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Eventual Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | ACID | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | fine grained access rights according to SQL-standard | fine grained access rights according to SQL-standard | fine grained access rights according to SQL-standard | API Keys OpenID Connect Discovery | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fujitsu Enterprise Postgres | HEAVY.AI Formerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022 | Teradata Aster | Weaviate | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | 100% compatible with community PostgreSQL » more | Weaviate is an open source vector database that is robust, scalable, cloud-native,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Built-in TDE and Data Masking security. In-Memory Columnar Index, and a high speed... » more | Flexible deployment - Free, open source or fully-managed cloud vector database service... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Transactional payments applications, reporting and mixed workloads. » more | As a database supporting the development of generative AI and semantic search applications... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | All companies that have data. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | Over 30 years experience in database technology. Over 20 years in Postgres development... » more | As of mid 2023: Over 2 million open source downloads 3500+ Weaviate Slack community... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Core based licensing » more | Weaviate is open-source, and free to use. Weaviate is also available as a fully managed... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fujitsu Enterprise Postgres | HEAVY.AI Formerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022 | Teradata Aster | Weaviate | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Weaviate, an ANN Database with CRUD support Fujitsu Develops Column-Oriented Data-Processing Engine Enabling Fast, High-Volume Data Analysis in Database ... Supporting Business Continuity with Postgres on IBM Cloud LinuxONE Virtual Servers for VPC Primary Data says stop, Hammerspace, Innodisk cooks some SSDs, and Fujitsu goes blockchain provided by Google News Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities Making the most of geospatial intelligence HEAVY.AI Partners with Bain, Maxar, and Nvidia to Provide Digital Twins for Telecom Networks The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023 provided by Google News Northwestern Analytics Partners with Teradata Aster to Host Hackathon Teradata Aster gets graph database, HDFS-compatible file store Teradata Provides the Simplest Way to Bring the Science of Data to the Art of Business Teradata's Aster shows how the flowers of fraud bloom Case study: Siemens reduces train failures with Teradata Aster provided by Google News Build enterprise-ready generative AI solutions with Cohere foundation models in Amazon Bedrock and Weaviate vector ... Weaviate Partners with Snowflake to Bring Secure GenAI to Snowpark Container Services 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 ... The 5 Best Vector Databases You Must Try in 2024 provided by Google News |
Share this page