DBMS > Apache Pinot vs. DuckDB vs. FatDB vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Pinot vs. DuckDB vs. FatDB vs. Pinecone

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

Realtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latency

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

A managed, cloud-native vector database

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Vektor DBMS

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

Punkte	0,35
Rang	#274	Overall
	#128	Relational DBMS

Punkte	5,61
Rang	#60	Overall
	#34	Relational DBMS

Punkte	3,02
Rang	#87	Overall
	#3	Vektor DBMS

Website

pinot.apache.org

duckdb.org

www.pinecone.io

Technische Dokumentation

docs.pinot.apache.org

duckdb.org/docs

docs.pinecone.io/docs/overview

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

FatCloud

Pinecone Systems, Inc

Erscheinungsjahr

2015

2018

2012

2019

Aktuelle Version

1.0.0, September 2023

1.0.0, Juni 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

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

C++

Server Betriebssysteme

All OS with a Java JDK11 or higher

serverlos

Windows

gehostet

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Ãœber Applikationen

Triggers

nein

Ãœber Applikationen

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Build a real-time analytics solution with Apache Pinot on AWS
6. August 2024, AWS Blog

Pinot for Low-Latency Offline Table Analytics
29. August 2024, Uber

StarTree broadly enhances Apache Pinot-based analytics platform
8. Mai 2024, SiliconANGLE News

Open source Apache Pinot advances as StarTree boosts real-time analytics and observability
8. Mai 2024, VentureBeat

StarTree Makes Observability Case for Apache Pinot Database
8. Mai 2024, DevOps.com

bereitgestellt von Google News

My First Billion (of Rows) in DuckDB
1. Mai 2024, Towards Data Science

TigerEye Open Sources DuckDB.dart
15. August 2024, Datanami

Unleashing Postgres for Analytics With DuckDB Integration
24. Juli 2024, The New Stack

PostgreSQL in line for DuckDB-shaped boost in analytics arena
20. August 2024, The Register

TigerEye releases open-source DuckDB.dart to simplify data-intensive application development
15. August 2024, SiliconANGLE News

bereitgestellt von Google News

Using the Pinecone vector database in .NET
12. September 2024, InfoWorld

Pinecone serverless goes multicloud as vector database market heats up
27. August 2024, VentureBeat

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

Pinecone launches serverless vector database on Azure, GCP
27. August 2024, TechTarget

Pinecone vector database available on AWS, Azure, and Google clouds
27. August 2024, Blocks & Files

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk