DBMS > Apache Drill vs. EventStoreDB vs. jBASE vs. Pinecone vs. YTsaurus

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. EventStoreDB vs. jBASE vs. Pinecone vs. YTsaurus

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

A managed, cloud-native vector database

YTsaurus is an open source platform for distributed storage and processing.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Event Store

Multivalue DBMS

Vektor DBMS

Document Store
Key-Value Store

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

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

Punkte	1,10
Rang	#179	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	1,41
Rang	#159	Overall
	#3	Multivalue DBMS

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

Punkte	0,11
Rang	#340	Overall
	#45	Document Stores
	#50	Key-Value Stores

Website

drill.apache.org

www.eventstore.com

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

www.pinecone.io

ytsaurus.tech

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

developers.eventstore.com

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

docs.pinecone.io/docs/overview

ytsaurus.tech/docs/en

Entwickler

Apache Software Foundation

Event Store Limited

Rocket Software (früher Zumasys)

Pinecone Systems, Inc

Yandex

Erscheinungsjahr

2012

1991

2019

2023

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

21.2, Februar 2021

5.7

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License, Version 2.0

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++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

AIX
Linux
Windows

gehostet

Ubuntu

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

Embedded SQL for jBASE in BASIC

nein

YQL, an SQL-based language, is supported

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

.Net
Basic
Jabbascript
Java

Python

C++
Go
Java
JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Access rights can be defined down to the item level

Access Control Lists

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

MapR to Speak on Stream Processing Systems, Apache Spark and Drill at Industry Events in January
27. Mai 2024, Yahoo Movies UK

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

bereitgestellt von Google News

Temenos signs first customer in India
24. August 2009, Finextra

bereitgestellt von Google News

Pinecone launches serverless edition of its vector database on AWS
22. Mai 2024, SiliconANGLE News

Channel Brief: Dell Explains AI Factory, Informatica AI Research, Pinecone Goes Serverless and More
22. Mai 2024, Channel E2E

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

How a Decades-Old Technology and a Paper From Meta Created an AI Industry Standard
21. Mai 2024, The Wall Street Journal

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk