DBMS > Amazon DocumentDB vs. Microsoft Azure AI Search vs. Pinecone vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. Microsoft Azure AI Search vs. Pinecone vs. SiriDB

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service

Search-as-a-service for web and mobile app development

A managed, cloud-native vector database

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

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

Punkte	1,91
Rang	#132	Overall
	#24	Document Stores

Punkte	5,59
Rang	#63	Overall
	#7	Suchmaschinen

Punkte	3,16
Rang	#95	Overall
	#2	Vektor DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

aws.amazon.com/documentdb

azure.microsoft.com/en-us/services/search

www.pinecone.io

siridb.com

Technische Dokumentation

aws.amazon.com/documentdb/resources

learn.microsoft.com/en-us/azure/search

docs.pinecone.io/docs/overview

docs.siridb.com

Entwickler

Microsoft

Pinecone Systems, Inc

Cesbit

Erscheinungsjahr

2019

2015

2019

2017

Aktuelle Version

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

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

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

String, Number, Boolean

Numeric data

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)

RESTful HTTP API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

C#
Java
JavaScript
Python

Python

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas

Implicit feature of the cloud service

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

typically not used, however similar functionality with DBRef possible

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-document operations

nein

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 for users and roles

using Azure authentication

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

Use LangChain and vector search on Amazon DocumentDB to build a generative AI chatbot | Amazon Web Services
20. 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

Game Developer's Guide to Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) Part Three: Operation Best Practices ...
25. Januar 2024, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

Microsoft beefs up Azure's arsenal of generative AI development tools
21. Mai 2024, SiliconANGLE News

Microsoft Azure AI gains new LLMs, governance features
21. Mai 2024, InfoWorld

Azure AI Studio Now Generally Available, Sporting New Models Both Big and Small
21. Mai 2024, Visual Studio Magazine

Microsoft Azure gets 'Models as a Service,' enhanced RAG offerings for enterprise generative AI
21. Mai 2024, ZDNet

Announcing updates to Azure AI Search to help organizations build and scale generative AI applications
4. April 2024, Microsoft

bereitgestellt von Google 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

Pinecone launches its serverless vector database out of preview
21. Mai 2024, Yahoo Lifestyle Australia

Reimagining Vector Databases for the Generative AI Era with Pinecone Serverless on AWS | Amazon Web Services
21. März 2024, AWS Blog

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk