DBMS > BigObject vs. GeoMesa vs. Pinecone vs. Realm

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. GeoMesa vs. Pinecone vs. Realm

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

A managed, cloud-native vector database

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Spatial DBMS

Vektor DBMS

Document Store

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

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

Punkte	7,60
Rang	#52	Overall
	#9	Document Stores

Website

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

docs.pinecone.io/docs/overview

realm.io/docs

Entwickler

BigObject, Inc.

CCRi und Andere

Pinecone Systems, Inc

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Erscheinungsjahr

2015

2014

2019

2014

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

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

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

gehostet

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Datenschema

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 DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Python

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

Triggers

nein

Change Listeners

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

abhängig von Storage layer

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

abhängig von Storage layer

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

abhängig von Storage layer

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

abhängig von Storage layer

nein

In-Memory realm

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

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

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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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2. März 2016, Paul Andlinger

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16. Januar 2024, Forbes

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16. Januar 2024, VentureBeat

Reimagining Vector Databases for the Generative AI Era with Pinecone Serverless on AWS | Amazon Web Services
21. März 2024, AWS Blog

Seven Vector Database Startups Poised to Win in the AI Revolution
19. April 2024, Business Insider

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6. März 2016, njtechweekly.com

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9. Juni 2020, diginomica

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