DBMS > eXtremeDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL vs. TerarkDB vs. Weaviate
System Properties Comparison eXtremeDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL vs. TerarkDB vs. Weaviate
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | eXtremeDB Xexclude from comparison | Oracle Berkeley DB Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | TerarkDB Xexclude from comparison | Weaviate Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Natively in-memory DBMS with options for persistency, high-availability and clustering | Widely used in-process key-value store | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB | An AI-native realtime vector database engine that integrates scalable machine learning models. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS Time Series DBMS | Key-value store  supports sorted and unsorted key setsNative XML DBMS in the Oracle Berkeley DB XML version | Relational DBMS | Key-value store | Vector DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | www.mcobject.com | www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html | spark.apache.org/sql | github.com/bytedance/terarkdb | github.com/weaviate/weaviate weaviate.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | www.mcobject.com/docs/extremedb.htm | docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc | weaviate.io/developers/weaviate | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | McObject | Oracle originally developed by Sleepycat, which was acquired by Oracle | Apache Software Foundation | ByteDance, originally Terark | Weaviate B.V. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2001 | 1994 | 2014 | 2016 | 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 8.2, 2021 | 18.1.40, May 2020 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 1.19, May 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | Open Source commercial license available | Open Source Apache 2.0 | commercial restricted open source version available | 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 and C++ | C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition) | Scala | C++ | Go | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | AIX HP-UX Linux macOS Solaris Windows | AIX Android FreeBSD iOS Linux OS X Solaris VxWorks Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | schema-free | yes | schema-free | yes, maps to GraphQL interface | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | no | yes | no | 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 support of XML interfaces available | yes only with the Berkeley DB XML edition | 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 | yes with the option: eXtremeSQL | yes SQL interfaced based on SQLite is available | SQL-like DML and DDL statements | no | GraphQL is used as query language | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | .NET Client API JDBC JNI ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP API | JDBC ODBC | C++ API Java API | GraphQL query language RESTful HTTP/JSON API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C C# C++ Java Lua Python Scala | .Net Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET others Third-party libraries to manipulate Berkeley DB files are available for many languagesC C# C++ Java JavaScript (Node.js) 3rd party bindingPerl Python Tcl | Java Python R Scala | C++ Java | JavaScript / TypeScript Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes by defining events | yes only for the SQL API | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning / sharding | none | yes, utilizing Spark Core | none | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Active Replication Fabric™ for IoT Multi-source replication by means of eXtremeDB Cluster optionSource-replica replication by means of eXtremeDB High Availability option | Source-replica replication | none | none | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | no | 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 Optimistic (MVCC) and pessimistic (locking) strategies available | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | no | no | no | API Keys OpenID Connect Discovery | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| eXtremeDB | Oracle Berkeley DB | Spark SQL | TerarkDB | Weaviate | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | eXtremeDB is an in-memory and/or persistent database system that offers an ultra-small... » more | Weaviate is an open source vector database that is robust, scalable, cloud-native,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | eXtremeDB databases can be modeled relationally or as objects and can utilize SQL... » more | Flexible deployment - Free, open source or fully-managed cloud vector database service... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | IoT application across all markets: Industrial Control, Netcom, Telecom, Defense,... » more | As a database supporting the development of generative AI and semantic search applications... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Schneider Electronics, F5 Networks, TNS, Boeing, Northrop Grumman, GoPro, ViaSat,... » more | All companies that have data. » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | With hundreds of customers and over 30 million devices/applications using the product... » more | As of mid 2023: Over 2 million open source downloads 3500+ Weaviate Slack community... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | For server use cases, there is a simple per-server license irrespective of the number... » 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| eXtremeDB | Oracle Berkeley DB | Spark SQL | TerarkDB | Weaviate | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Weaviate, an ANN Database with CRUD support eXtremeDB 8.4 Unveils Exciting New Features and Enhancements Latest embedded DBMS supports asymmetric multiprocessing systems McObject Announces the Release of eXtremeDB/rt 1.2 The Data in Hard Real-time SCADA Systems Lets Companies Do More with Less McObject’s new eXtremeDB Cluster provides distributed database solution for real-time apps provided by Google News ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards Margo I. Seltzer | Berkman Klein Center Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag How to store financial market data for backtesting The importance of bitcoin nodes and how to start one provided by Google News Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote 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 ... Weaviate Partners with Snowflake to Bring Secure GenAI to Snowpark Container Services Foley Represents Cortical Ventures in $50M Series B Round for Weaviate Getting Started with Weaviate: A Beginner's Guide to Search with Vector Databases The 5 Best Vector Databases You Must Try in 2024 provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
