DBMS > Alibaba Cloud Table Store vs. HEAVY.AI vs. Linter vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften Alibaba Cloud Table Store vs. HEAVY.AI vs. Linter vs. Pinecone

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A fully managed Wide Column Store for large quantities of semi-structured data with real-time access

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

RDBMS for high security requirements

A managed, cloud-native vector database

Primäres Datenbankmodell

Wide Column Store

Relational DBMS

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,31
Rang	#297	Overall
	#11	Wide Column Stores

Punkte	1,64
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	0,12
Rang	#350	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	3,23
Rang	#92	Overall
	#3	Vektor DBMS

Website

www.alibabacloud.com/product/table-store

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

linter.ru

www.pinecone.io

Technische Dokumentation

www.alibabacloud.com/help/en/tablestore

docs.heavy.ai

docs.pinecone.io/docs/overview

Entwickler

Alibaba

HEAVY.AI, Inc.

relex.ru

Pinecone Systems, Inc

Erscheinungsjahr

2016

1990

2019

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++ and CUDA

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

gehostet

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

String, Number, Boolean

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implicit feature of the cloud service

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-row operations

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights based on subaccounts and tokens

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Top data analytics tools comparison: Alibaba Cloud, AWS, Azure, Google Cloud, IBM
5. Dezember 2019, Wire19

Apache Software Foundation Announces New Top-Level Project Apache Paimon
16. April 2024, Datanami

Gartner’s Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems
9. Dezember 2020, CRN

25 Best Cloud Service Providers (Public and Private) in 2024
4. Juni 2023, CybersecurityNews

Apache Software Foundation Announces New Top-Level Project Apache Paimon
19. April 2024, Datanami

bereitgestellt von Google News

HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
19. April 2023, Business Wire

Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

HEAVY.AI Partners with Bain, Maxar, and Nvidia to Provide Digital Twins for Telecom Networks
16. Februar 2023, Datanami

Making the most of geospatial intelligence
14. April 2023, InfoWorld

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023
11. Oktober 2023, insideBIGDATA

bereitgestellt von Google News

PostgreSQL is Now Faster than Pinecone, 75% Cheaper, with New Open Source Extensions
11. Juni 2024, PR Newswire

Pinecone launches its serverless vector database out of preview
14. Juni 2024, Yahoo Movies UK

Pinecone’s new serverless database may see few takers, analysts say
17. Januar 2024, InfoWorld

Pinecone launches its serverless vector database out of preview
21. Mai 2024, TechCrunch

A New Era AI Databases: PostgreSQL with pgvectorscale Outperforms Pinecone and Cuts Costs by 75% with New Open-Source Extensions
12. Juni 2024, MarkTechPost

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk