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DBMS > Amazon Redshift vs. Blueflood vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Blueflood vs. Pinecone

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenBlueflood  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsSkalierbare Timeseries DBMS basierend auf CassandraA managed, cloud-native vector database
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSVektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte19,03
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte0,09
Rang#353  Overall
#33  Time Series DBMS
Punkte3,29
Rang#94  Overall
#2  Vektor DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftblueflood.iowww.pinecone.io
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftgithub.com/­rax-maas/­blueflood/­wikidocs.pinecone.io/­docs/­overview
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)RackspacePinecone Systems, Inc
Erscheinungsjahr201220132019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziell
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.
ImplementierungsspracheCJava
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
gehostet
Datenschemajavordefiniertes Schema
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
Sekundärindizeseingeschränktnein
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-Standardsneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
HTTP RESTRESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCPython
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonnein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infobasierend auf Cassandra
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandra
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'nein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein

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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftBluefloodPinecone
DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

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Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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17. Januar 2024, InfoWorld

Pinecone Brings Serverless To Vector Databases
16. Januar 2024, Forbes

Pinecone: New vector database architecture a 'breakthrough' to curb AI hallucinations
16. Januar 2024, VentureBeat

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

Pinecone’s vector database gets a new serverless architecture
16. Januar 2024, TechCrunch

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