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Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Google Cloud Bigtable vs. NSDb vs. Pinecone

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBadger  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenNSDb  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of KubernetesA managed, cloud-native vector database
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreKey-Value Store
Wide Column Store
Time Series DBMSVektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,22
Rang#320  Overall
#47  Key-Value Stores
Punkte3,15
Rang#95  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,08
Rang#369  Overall
#40  Time Series DBMS
Punkte3,23
Rang#92  Overall
#2  Vektor DBMS
Websitegithub.com/­dgraph-io/­badgercloud.google.com/­bigtablensdb.iowww.pinecone.io
Technische Dokumentationgodoc.org/­github.com/­dgraph-io/­badgercloud.google.com/­bigtable/­docsnsdb.io/­Architecturedocs.pinecone.io/­docs/­overview
EntwicklerDGraph LabsGooglePinecone Systems, Inc
Erscheinungsjahr2017201520172019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache Version 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoJava, Scala
Server BetriebssystemeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows
gehostetLinux
macOS
gehostet
Datenschemaschemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinneinyes: int, bigint, decimal, stringString, Number, Boolean
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesneinneinall fields are automatically indexed
SQL infoSupport of SQLneinneinSQL-like query languagenein
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
gRPC
HTTP REST
WebSocket
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenGoC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Java
Scala
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinnein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Eventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinAtomic single-row operationsnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjajaUsing Apache Luceneja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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
BadgerGoogle Cloud BigtableNSDbPinecone
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Google says it'll stop charging fees to transfer data out of Google Cloud
11. Januar 2024, TechCrunch

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

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

Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale
6. Mai 2015, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

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

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

Gathr Partners with Pinecone to Accelerate Generative AI Adoption
12. Juni 2024, ARC Advisory Group

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

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

bereitgestellt von Google News



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