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DBMS > Apache Drill vs. Pinecone vs. Sphinx vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Pinecone vs. Sphinx vs. WakandaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Drill  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenWakandaDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungSchema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud StorageA managed, cloud-native vector databaseOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenWakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Vektor DBMSSuchmaschineObject oriented DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,95
Rang#127  Overall
#23  Document Stores
#60  Relational DBMS
Punkte3,16
Rang#95  Overall
#2  Vektor DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,03
Rang#364  Overall
#17  Object oriented DBMS
Websitedrill.apache.orgwww.pinecone.iosphinxsearch.comwakanda.github.io
Technische Dokumentationdrill.apache.org/­docsdocs.pinecone.io/­docs/­overviewsphinxsearch.com/­docswakanda.github.io/­doc
EntwicklerApache Software FoundationPinecone Systems, IncSphinx Technologies Inc.Wakanda SAS
Erscheinungsjahr2012201920012012
Aktuelle Version1.20.3, Jaenner 20233.5.1, Februar 20232.7.0 (April 29, 2019), April 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoAGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++, JavaScript
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
gehostetFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaString, Number, Booleanneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLSQL SELECT statement is SQL:2003 compliantneinSQL-like query language (SphinxQL)nein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
RESTful HTTP APIProprietäres ProtokollRESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC++PythonC++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
JavaScript
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenneinja
Triggersneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.keine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenDepending on the underlying data sourcejaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.ja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenDepending on the underlying data sourceneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleDepending on the underlying data sourceneinja

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache DrillPineconeSphinxWakandaDB
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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Using Apache Iceberg for Developing Modern Data Tables
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Apache Drill Eliminates ETL, Data Transformation for MapR Database
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Pinecone Brings Serverless To Vector Databases
16. Januar 2024, Forbes

Pinecone Unveils Serverless Vector Database for Enhanced AI Applications
16. Januar 2024, Datanami

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

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2. Februar 2024, Towards Data Science

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