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DBMS > Amazon Redshift vs. GeoMesa vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. GeoMesa vs. Pinecone

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenGeoMesa  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsGeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.A managed, cloud-native vector database
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSSpatial DBMSVektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte16,88
Rang#35  Overall
#22  Relational DBMS
Punkte0,86
Rang#205  Overall
#4  Spatial DBMS
Punkte3,23
Rang#92  Overall
#2  Vektor DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftwww.geomesa.orgwww.pinecone.io
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftwww.geomesa.org/­documentation/­stable/­user/­index.htmldocs.pinecone.io/­docs/­overview
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)CCRi und AnderePinecone Systems, Inc
Erscheinungsjahr201220142019
Aktuelle Version5.0.0, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache License 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.
ImplementierungsspracheCScala
Server Betriebssystemegehostetgehostet
Datenschemajaja
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
Sekundärindizeseingeschränktja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-Standardsneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful 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 KnotenShardingabhängig von Storage layer
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjaabhängig von Storage layer
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistencyabhängig von Storage layer
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 haltenjaabhängig von Storage layernein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardja infoanhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

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

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Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftGeoMesaPinecone
DB-Engines Blog Posts

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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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Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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