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DBMS > Apache Phoenix vs. GreptimeDB vs. InfinityDB vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. GreptimeDB vs. InfinityDB vs. Pinecone

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Phoenix  Xaus Vergleich ausschliessenGreptimeDB  Xaus Vergleich ausschliessenInfinityDB  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBaseAn open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiencyA Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interfaceA managed, cloud-native vector database
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSKey-Value StoreVektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,06
Rang#123  Overall
#58  Relational DBMS
Punkte0,12
Rang#351  Overall
#34  Time Series DBMS
Punkte0,08
Rang#365  Overall
#55  Key-Value Stores
Punkte3,23
Rang#92  Overall
#3  Vektor DBMS
Websitephoenix.apache.orggreptime.comboilerbay.comwww.pinecone.io
Technische Dokumentationphoenix.apache.orgdocs.greptime.comboilerbay.com/­infinitydb/­manualdocs.pinecone.io/­docs/­overview
EntwicklerApache Software FoundationGreptime Inc.Boiler Bay Inc.Pinecone Systems, Inc
Erscheinungsjahr2014202220022019
Aktuelle Version5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 20194.0
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache Version 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.
ImplementierungsspracheJavaRustJava
Server BetriebssystemeLinux
Unix
Windows
Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostet
Datenschemaja infolate-bound, schema-on-read capabilitiesschema-free, schema definition possibleja infonested virtual Java Maps, multi-value, logical ‘tuple space’ runtime Schema upgrade
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infoall Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arraysString, Number, Boolean
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjajanein infomanual creation possible, using inversions based on multi-value capability
SQL infoSupport of SQLjajaneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCgRPC
HTTP API
JDBC
Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/­docs/­ItemSpaceDataStructures.htm)
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
C++
Erlang
Go
Java
JavaScript
JavaPython
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte FunktionenPythonnein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenHadoop integrationneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency infoREAD-COMMITTED or SERIALIZED
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein infomanual creation possible, using inversions based on multi-value capability
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACID infoOptimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads
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 haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancySimple rights management via user accountsnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Apache PhoenixGreptimeDBInfinityDBPinecone
Specific characteristicsGreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr
Competitive advantages- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr
Typical application scenariosFor IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr
Key customersGreptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr
Market metricsGreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr
Licensing and pricing modelsGreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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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 PhoenixGreptimeDBInfinityDBPinecone
DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021,  Krishna Maheshwari (sponsor) 

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Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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2. Juni 2016, AWS Blog

Azure #HDInsight Apache Phoenix now supports Zeppelin
16. August 2018, Microsoft

Bridge the SQL-NoSQL gap with Apache Phoenix
4. Februar 2016, InfoWorld

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27. März 2017, SDTimes.com

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18. April 2019, eWeek

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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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