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MongoDB
ベクトルデータベース · 5.8M 月間訪問数

MongoDBは、主要なNoSQLドキュメントデータベース上に構築された開発者向けデータプラットフォームです。そのクラウドサービスであるMongoDB Atlasは、生成AI向けの強力なベクトル検索、全文検索、リアルタイム分析など、統合されたサービススイートを提供します。モダンなアプリケーション向けに設計されており、開発者がマルチクラウド環境でより速く、より効率的に構築するための柔軟性、スケーラビリティ、統一されたエクスペリエンスを提供します。

VS
Weaviate
ベクトルデータベース · 137.9K 月間訪問数

Weaviateは、開発者向けに設計されたオープンソースのAIネイティブなベクトルデータベースです。スケーラブルで低遅延なベクトル、キーワード、ハイブリッド検索を可能にします。セマンティック検索、推薦エンジン、検索拡張生成(RAG)システムなどのAIアプリケーションの構築に最適で、人気の機械学習モデルとシームレスに統合し、意味的な意味に基づいてデータを保存・クエリします。

MongoDB vs Weaviate:価格・機能・トラフィック比較

製品情報、分類、トラフィック、ユーザー反応に基づいて MongoDB と Weaviate を比較します。

更新 2026/08/18

製品概要

MongoDB 製品概要

MongoDBは、主要なNoSQLドキュメントデータベース上に構築された開発者向けデータプラットフォームです。そのクラウドサービスであるMongoDB Atlasは、生成AI向けの強力なベクトル検索、全文検索、リアルタイム分析など、統合されたサービススイートを提供します。モダンなアプリケーション向けに設計されており、開発者がマルチクラウド環境でより速く、より効率的に構築するための柔軟性、スケーラビリティ、統一されたエクスペリエンスを提供します。

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Weaviate 製品概要

Weaviateは、開発者向けに設計されたオープンソースのAIネイティブなベクトルデータベースです。スケーラブルで低遅延なベクトル、キーワード、ハイブリッド検索を可能にします。セマンティック検索、推薦エンジン、検索拡張生成(RAG)システムなどのAIアプリケーションの構築に最適で、人気の機械学習モデルとシームレスに統合し、意味的な意味に基づいてデータを保存・クエリします。

Preview

Detailed feature comparison

FeatureMongoDBWeaviate
主要カテゴリーベクトルデータベースベクトルデータベース
追加日2025-08-062025-09-10
価格フリーミアムフリーミアム
公式サイトwww.mongodb.comweaviate.io
製品タイプウェブサイトウェブサイト
Performance data
ユーザー評価未確認未確認
コメント00
月間訪問数5.8M137.9K
月間成長率-6.2%-18.5%
お気に入り133114
Details詳細を見る詳細を見る

MongoDB vs Weaviate monthly traffic

Compare MongoDB and Weaviate by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.

How to interpret the traffic data

In the MongoDB vs Weaviate monthly traffic comparison, MongoDB currently shows 5.8M visits and Weaviate shows 137.9K; MongoDB has about 42.4 times the visible traffic of Weaviate, an absolute difference of about 5.7M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.

Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.

MongoDB monthly traffic:

Latest traffic

月間訪問数
5.8M
平均滞在時間
6:09
訪問あたりページ数
8.88
直帰率
31.08%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2025/9: 5.6M 月間訪問数
  • 2026/1: 5.8M 月間訪問数
  • 2026/2: 5.5M 月間訪問数
  • 2026/3: 6.1M 月間訪問数
  • 2026/4: 6.2M 月間訪問数
  • 2026/5: 5.8M 月間訪問数

主要地域

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇮🇳India58.41%3.4M
🇺🇸United States26.77%1.6M
🇬🇧United Kingdom5.84%341.3K
🇵🇰Pakistan4.71%275.2K
🇨🇴Colombia4.27%249.5K

流入元

Source typePercentageTraffic
ダイレクト86.31%5M
参照元10.12%591.4K
Eメール3.57%208.6K

検索キーワード

atlasmongo dbmongodbmongodb atlasmongodb compass

Weaviate monthly traffic:

Latest traffic

月間訪問数
137.9K
平均滞在時間
0:32
訪問あたりページ数
1.74
直帰率
43.21%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2025/9: 287.8K 月間訪問数
  • 2026/1: 188.9K 月間訪問数
  • 2026/2: 165.9K 月間訪問数
  • 2026/3: 184.5K 月間訪問数
  • 2026/4: 169.2K 月間訪問数
  • 2026/5: 137.9K 月間訪問数

主要地域

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇮🇳India40.22%55.5K
🇺🇸United States29.54%40.7K
🇻🇳Vietnam12%16.6K
🇬🇧United Kingdom9.72%13.4K
🇨🇳China8.52%11.8K

流入元

Source typePercentageTraffic
ダイレクト64.6%89.1K
参照元30.48%42K
Eメール4.92%6.8K

検索キーワード

agentic workflowscontext engineeringweaviateweaviate academyweaviate import data
Traffic-based selection guidance: If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate MongoDB first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.

Usage comparison

Compare the core capabilities of MongoDB and Weaviate

MongoDB Core features

ベクトルデータベース
データベース
バックエンド
データ管理

Weaviate Core features

ベクトルデータベース
データベース

Use cases

MongoDB Use cases

データベース
アトラス
バックエンド
クラウドデータベース
データ管理
開発者プラットフォーム
生成AI
NoSQL
スケーラビリティ
ベクトル検索

Weaviate Use cases

データベース
AIネイティブ
開発者ツール
ハイブリッド検索
機械学習
NLP
オープンソース
検索拡張生成
セマンティック検索
ベクトルデータベース

Best suited roles

MongoDB Best suited roles

確認済みデータなし

Weaviate Best suited roles

AI研究者
データサイエンティスト
DevOpsエンジニア
機械学習エンジニア
プロダクトマネージャー
ソフトウェア開発者

MongoDB vs Weaviate:In-depth comparison and selection guidance

First decide whether the products solve the same kind of need

This in-depth MongoDB vs Weaviate comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. MongoDB is primarily listed under “ベクトルデータベース”, while Weaviate is primarily listed under “ベクトルデータベース”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.

The structured fields currently show these decision-relevant differences: Monthly visits (MongoDB: 5.8M; Weaviate: 137.9K); Monthly growth (MongoDB: -6.2%; Weaviate: -18.5%); Favorites (MongoDB: 133; Weaviate: 114); Website (MongoDB: www.mongodb.com; Weaviate: weaviate.io); Added (MongoDB: 2025-08-06; Weaviate: 2025-09-10). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.

What market visibility and monthly traffic mean

In the MongoDB vs Weaviate monthly traffic comparison, MongoDB currently shows 5.8M visits and Weaviate shows 137.9K; MongoDB has about 42.4 times the visible traffic of Weaviate, an absolute difference of about 5.7M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.

Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.

If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate MongoDB first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.

Product positioning, use cases, and roles

MongoDB and Weaviate currently overlap in shared categories: ベクトルデータベース、データベース; shared tags: データベース. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.

MongoDB's unique categories/tags are バックエンド、データ管理、アトラス、クラウドデータベース、開発者プラットフォーム、生成AI、NoSQL、スケーラビリティ; Weaviate's are AIネイティブ、開発者ツール、ハイブリッド検索、機械学習、NLP、オープンソース、検索拡張生成、セマンティック検索. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.

What ratings, comments, and favorites can tell you

MongoDB has no verified rating, 0 comments, 133 favorites, and 126 likes;Weaviate has no verified rating, 0 comments, 114 favorites, and 119 likes。

Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.

Selection guidance by actual need

When to evaluate MongoDB first

Put MongoDB on the priority trial list when the task aligns with “ベクトルデータベース” and especially バックエンド、データ管理、アトラス、クラウドデータベース、開発者プラットフォーム、生成AI. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

MongoDB also currently records: pricing is freemium, product type is website, 5.8M verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.

When to evaluate Weaviate first

Put Weaviate on the priority trial list when the task aligns with “ベクトルデータベース” and especially AIネイティブ、開発者ツール、ハイブリッド検索、機械学習、NLP、オープンソース, or the users include AI研究者、データサイエンティスト、DevOpsエンジニア、機械学習エンジニア. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

Weaviate also currently records: pricing is freemium, product type is website, 137.9K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.

How to validate the recommendation before deciding

The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in MongoDB and Weaviate, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.

比較 FAQ

How should I choose between MongoDB and Weaviate?
Compare positioning, pricing, taxonomy, and traffic maturity, then verify the latest details on each official website.
Where does this comparison data come from?
The factual baseline is derived from product, taxonomy, traffic, and community data. Reviewed editorial conclusions show their source and verification date.
What do unknown fields mean?
Unknown means there is not enough reliable evidence; the page does not fill gaps with assumptions.

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