DBMS > Apache Drill vs. EsgynDB vs. H2GIS vs. Heroic vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. EsgynDB vs. H2GIS vs. Heroic vs. Pinecone

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Spatial extension of H2

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A managed, cloud-native vector database

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

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

Website

drill.apache.org

www.esgyn.cn

www.h2gis.org

github.com/spotify/heroic

www.pinecone.io

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

www.h2gis.org/docs/home

spotify.github.io/heroic

docs.pinecone.io/docs/overview

Entwickler

Apache Software Foundation

Esgyn

CNRS

Spotify

Pinecone Systems, Inc

Erscheinungsjahr

2012

2015

2013

2014

2019

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

LGPL 3.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

gehostet

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

String, Number, Boolean

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java

Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures

basierend auf H2

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

basierend auf H2

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

basierend auf H2

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

Apache Drill case study: A tutorial on processing CSV files
9. Juni 2016, TheServerSide.com

Analyse Kafka messages with SQL queries using Apache Drill
23. September 2019, Towards Data Science

Apache Drill Poised to Crack Tough Data Challenges
19. Mai 2015, Datanami

Apache Drill improves big data SQL query engine
31. August 2021, TechTarget

Apache Drill Eliminates ETL, Data Transformation for MapR Database
11. April 2016, The New Stack

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