DBMS > Apache Kylin vs. BoltDB vs. Dgraph vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. BoltDB vs. Dgraph vs. Pinecone

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stack

An embedded key-value store for Go.

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

A managed, cloud-native vector database

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	1,18
Rang	#172	Overall
	#79	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#220	Overall
	#31	Key-Value Stores

Punkte	1,45
Rang	#156	Overall
	#15	Graph DBMS

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

Website

kylin.apache.org

github.com/boltdb/bolt

dgraph.io

www.pinecone.io

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

dgraph.io/docs

docs.pinecone.io/docs/overview

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

Dgraph Labs, Inc.

Pinecone Systems, Inc

Erscheinungsjahr

2015

2013

2016

2019

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

gehostet

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Synchronous replication via Raft

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Planned for future releases

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

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