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DBMS > Amazon DocumentDB vs. FeatureBase vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. FeatureBase vs. Pinecone

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DocumentDB  Xaus Vergleich ausschliessenFeatureBase  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database serviceReal-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.A managed, cloud-native vector database
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMSVektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,91
Rang#131  Overall
#24  Document Stores
Punkte0,31
Rang#292  Overall
#135  Relational DBMS
Punkte3,23
Rang#92  Overall
#3  Vektor DBMS
Websiteaws.amazon.com/­documentdbwww.featurebase.comwww.pinecone.io
Technische Dokumentationaws.amazon.com/­documentdb/­resourcesdocs.featurebase.comdocs.pinecone.io/­docs/­overview
EntwicklerMolecula and Pilosa Open Source ContributorsPinecone Systems, Inc
Erscheinungsjahr201920172019
Aktuelle Version2022, May 2022
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziellkommerziell
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.
ImplementierungsspracheGo
Server BetriebssystemegehostetLinux
macOS
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
Sekundärindizesjanein
SQL infoSupport of SQLneinSQL queriesnein
APIs und andere Zugriffskonzepteproprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Java
Python
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresnein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicasja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdennein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein infotypically not used, however similar functionality with DBRef possibleja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-document operationsja
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjayes, using Linux fsyncja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and roles

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

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Weitere Ressourcen
Amazon DocumentDBFeatureBasePinecone
DB-Engines Blog Posts

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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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12. Juni 2024, ARC Advisory Group

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

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