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DBMS > Apache Impala vs. Heroic vs. Kinetica vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Heroic vs. Kinetica vs. Pinecone

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopTime Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchFully vectorized database across both GPUs and CPUsA managed, cloud-native vector database
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMSVektor DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,46
Rang#265  Overall
#22  Time Series DBMS
Punkte0,66
Rang#234  Overall
#107  Relational DBMS
Punkte3,23
Rang#92  Overall
#3  Vektor DBMS
Websiteimpala.apache.orggithub.com/­spotify/­heroicwww.kinetica.comwww.pinecone.io
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlspotify.github.io/­heroicdocs.kinetica.comdocs.pinecone.io/­docs/­overview
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaSpotifyKineticaPinecone Systems, Inc
Erscheinungsjahr2013201420122019
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20227.1, August 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0kommerziellkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++JavaC, C++
Server BetriebssystemeLinuxLinuxgehostet
Datenschemajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaString, Number, Boolean
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjaja infovia Elasticsearchja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinbenutzerdefinierte Funktionen
Triggersneinneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorjaSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja infoGPU vRAM or System RAMnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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 ImpalaHeroicKineticaPinecone
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

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28. November 2017, Datanami

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

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Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
21. März 2024, insideBIGDATA

Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data
18. März 2024, SiliconANGLE News

Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise
18. März 2024, GlobeNewswire

Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI
30. Oktober 2023, InfoWorld

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PostgreSQL is Now Faster than Pinecone, 75% Cheaper, with New Open Source Extensions
11. Juni 2024, PR Newswire

Pinecone launches its serverless vector database out of preview
14. Juni 2024, Yahoo Movies UK

Pinecone’s new serverless database may see few takers, analysts say
17. Januar 2024, InfoWorld

Pinecone launches its serverless vector database out of preview
21. Mai 2024, TechCrunch

A New Era AI Databases: PostgreSQL with pgvectorscale Outperforms Pinecone and Cuts Costs by 75% with New Open-Source Extensions
12. Juni 2024, MarkTechPost

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