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Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. BigObject vs. Pinecone

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DocumentDB  Xaus Vergleich ausschliessenBigObject  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database serviceAnalytic DBMS für Echtzeitberechnungen und QueriesA managed, cloud-native vector database
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMS infoEin hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werdenVektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,91
Rang#132  Overall
#24  Document Stores
Punkte0,13
Rang#333  Overall
#147  Relational DBMS
Punkte3,16
Rang#95  Overall
#2  Vektor DBMS
Websiteaws.amazon.com/­documentdbbigobject.iowww.pinecone.io
Technische Dokumentationaws.amazon.com/­documentdb/­resourcesdocs.bigobject.iodocs.pinecone.io/­docs/­overview
EntwicklerBigObject, Inc.Pinecone Systems, Inc
Erscheinungsjahr201920152019
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziell infokostenlose community edition verfügbarkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Server BetriebssystemegehostetLinux infodistributed as a docker-image
OS X infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Windows infodistributed as a docker-image (boot2docker)
gehostet
Datenschemaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaString, Number, Boolean
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere Zugriffskonzepteproprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)fluentd
ODBC
RESTful HTTP API
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinLua
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeinekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicaskeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistencykeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein infotypically not used, however similar functionality with DBRef possibleja infoautomatically between fact table and dimension tables
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-document operationsnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infoRead/write lock on objects (tables, trees)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and rolesnein

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
Amazon DocumentDBBigObjectPinecone
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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20. Mai 2024, AWS Blog

AWS announces Amazon DocumentDB zero-ETL integration with Amazon OpenSearch Service
16. Mai 2024, AWS Blog

Vector search for Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) is now generally available | Amazon Web Services
29. November 2023, AWS Blog

AWS announces Amazon DocumentDB I/O-Optimized
21. November 2023, AWS Blog

Use headless clusters in Amazon DocumentDB for cost-effective multi-Region resiliency | Amazon Web Services
8. März 2024, AWS Blog

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Pinecone launches serverless edition of its vector database on AWS
22. Mai 2024, SiliconANGLE News

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

Pinecone Launches Serverless Vector Database for Scalable AI Applications
21. Mai 2024, Datanami

How a Decades-Old Technology and a Paper From Meta Created an AI Industry Standard
21. Mai 2024, The Wall Street Journal

Channel Brief: Dell Explains AI Factory, Informatica AI Research, Pinecone Goes Serverless and More
22. Mai 2024, Channel E2E

bereitgestellt von Google News



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