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DBMS > Apache Hive vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Hive vs. Pinecone

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Unsere Besucher vergleichen Apache Hive und Pinecone oft mit PostgreSQL, Databricks und OpenSearch.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Hive  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopA managed, cloud-native vector database
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSVektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte72,65
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte3,34
Rang#77  Overall
#6  Vektor DBMS
Websitehive.apache.orgwww.pinecone.io
Technische Dokumentationcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.pinecone.io/­docs/­overview
EntwicklerApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltPinecone Systems, Inc
Erscheinungsjahr20122019
Aktuelle Version3.1.3, April 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostet
Datenschemaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaString, Number, Boolean
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Thrift
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
PHP
Python
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration
Triggersnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

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

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Weitere Ressourcen
Apache HivePinecone
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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