DBMS > Amazon Aurora vs. Elasticsearch vs. HEAVY.AI vs. Kinetica vs. Pinecone
Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. Elasticsearch vs. HEAVY.AI vs. Kinetica vs. Pinecone
Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Amazon Aurora Xaus Vergleich ausschliessen | Elasticsearch Xaus Vergleich ausschliessen | HEAVY.AI ![]() | Kinetica Xaus Vergleich ausschliessen | Pinecone Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Kurzbeschreibung | MySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von Amazon | Eine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene ![]() | A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | A managed, cloud-native vector database | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primäres Datenbankmodell | Relational DBMS | Suchmaschine | Relational DBMS | Relational DBMS | Vektor DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundäre Datenbankmodelle | Document Store | Document Store Spatial DBMS Vektor DBMS | Spatial DBMS | Spatial DBMS Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | aws.amazon.com/rds/aurora | www.elastic.co/elasticsearch | github.com/heavyai/heavydb www.heavy.ai | www.kinetica.com | www.pinecone.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technische Dokumentation | docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_Aurora.html | www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html | docs.heavy.ai | docs.kinetica.com | docs.pinecone.io/docs/overview | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Entwickler | Amazon | Elastic | HEAVY.AI, Inc. | Kinetica | Pinecone Systems, Inc | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erscheinungsjahr | 2015 | 2010 | 2016 | 2012 | 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Aktuelle Version | 8.6, January 2023 | 5.10, Jänner 2022 | 7.1, August 2021 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Lizenz ![]() | kommerziell | Open Source ![]() | Open Source ![]() | kommerziell | kommerziell | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ausschließlich ein Cloud-Service ![]() | ja | nein | nein | nein | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS Angebote (gesponserte Links) ![]() Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementierungssprache | Java | C++ and CUDA | C, C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server Betriebssysteme | gehostet | Alle Betriebssysteme mit einer Java VM | Linux | Linux | gehostet | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Datenschema | ja | schemafrei ![]() | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typisierung ![]() | ja | ja | ja | ja | String, Number, Boolean | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML Unterstützung ![]() | ja | nein | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundärindizes | ja | ja ![]() | nein | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL ![]() | ja | SQL-like query language | ja | SQL-like DML and DDL statements | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs und andere Zugriffskonzepte | ADO.NET JDBC ODBC | Java API RESTful HTTP/JSON API | JDBC ODBC Thrift Vega | JDBC ODBC RESTful HTTP API | RESTful HTTP API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Unterstützte Programmiersprachen | Ada C C# C++ D Delphi Eiffel Erlang Haskell Java JavaScript (Node.js) Objective-C OCaml Perl PHP Python Ruby Scheme Tcl | .Net Groovy Community Contributed Clients Java JavaScript Perl PHP Python Ruby | All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift Python | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-seitige Scripts ![]() | ja | ja | nein | benutzerdefinierte Funktionen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | ja | ja ![]() | nein | ja ![]() | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitionierungsmechanismen ![]() | horizontale Partitionierung | Sharding | Sharding ![]() | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replikationsmechanismen ![]() | Source-Replica Replikation | ja | Multi-Source Replikation | Source-Replica Replikation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce ![]() | nein | ES-Hadoop Connector | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Konsistenzkonzept ![]() | Immediate Consistency | Eventual Consistency ![]() | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fremdschlüssel ![]() | ja | nein | nein | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaktionskonzept ![]() | ACID | nein | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency ![]() | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability ![]() | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-Memory Unterstützung ![]() | ja | Memcached and Redis integration | ja | ja ![]() | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Berechtigungskonzept ![]() | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom SystemherstellerWir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Amazon Aurora | Elasticsearch | HEAVY.AI ![]() | Kinetica | Pinecone | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines Blog Posts | Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years Amazon - the rising star in the DBMS market | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2017 Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking | Vector databases Introducing the Advanced Python Wrapper Driver for Amazon Aurora | Amazon Web Services Build a FedRAMP compliant generative AI-powered chatbot using Amazon Aurora Machine Learning and Amazon ... Join the preview of Amazon Aurora Limitless Database | Amazon Web Services Improve the performance of generative AI workloads on Amazon Aurora with Optimized Reads and pgvector | Amazon ... Build generative AI applications with Amazon Aurora and Knowledge Bases for Amazon Bedrock | Amazon Web Services bereitgestellt von Google News 8 Powerful Alternatives to Elasticsearch Splunk vs Elasticsearch | A Comparison and How to Choose Introducing Elasticsearch Vector Database to Azure OpenAI Service On Your Data (Preview) Netflix Uses Elasticsearch Percolate Queries to Implement Reverse Searches Efficiently Elasticsearch Open Inference API Supports Cohere Rerank 3 bereitgestellt von Google News HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure HEAVY.AI Partners with Bain, Maxar, and Nvidia to Provide Digital Twins for Telecom Networks Making the most of geospatial intelligence The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023 bereitgestellt von Google News Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI bereitgestellt von Google News PostgreSQL is Now Faster than Pinecone, 75% Cheaper, with New Open Source Extensions Pinecone launches its serverless vector database out of preview Pinecone’s new serverless database may see few takers, analysts say Pinecone launches its serverless vector database out of preview A New Era AI Databases: PostgreSQL with pgvectorscale Outperforms Pinecone and Cuts Costs by 75% with New Open-Source Extensions bereitgestellt von Google News |
Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk