DBMS > Citus vs. Ehcache vs. Pinecone vs. Sadas Engine vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften Citus vs. Ehcache vs. Pinecone vs. Sadas Engine vs. SWC-DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable hybrid operational and analytics RDBMS for big data use cases based on PostgreSQL

A widely adopted Java cache with tiered storage options

A managed, cloud-native vector database

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Time Series DBMS

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

Punkte	2,21
Rang	#118	Overall
	#56	Relational DBMS

Punkte	4,89
Rang	#67	Overall
	#8	Key-Value Stores

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

docs.citusdata.com

www.ehcache.org/documentation

docs.pinecone.io/docs/overview

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

Entwickler

Terracotta Inc, owned by Software AG

Pinecone Systems, Inc

SADAS s.r.l.

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2010

2009

2019

2006

2020

Aktuelle Version

8.1, Dezember 2018

3.10.0, Maerz 2022

8.0

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL, commercial license also available

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

kommerziell

free trial version available

Open Source

GPL V3

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

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

AIX
Linux
Windows

Linux

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

specific XML type available, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

standard, with numerous extensions

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

JCache

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Java

Python

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

realized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc.

nein

Triggers

Cache Event Listeners

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

by using Terracotta Server

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

other methods possible by using 3rd party extensions

by using Terracotta Server

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Tunable Consistency (Strong, Eventual, Weak)

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

supports JTA and can work as an XA resource

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using a tiered cache-storage approach

In-Memory Unterstützung

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

nein

managed by 'Learn by Usage'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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

Atlassian asks customers to patch critical Jira vulnerability
22. Juli 2021, BleepingComputer

Critical Jira Flaw in Atlassian Could Lead to RCE
22. Juli 2021, Threatpost

DZone Coding Java JBoss 5 to 7 in 11 steps
9. Januar 2014, DZone

bereitgestellt von Google News

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

Pinecone Unveils Serverless Vector Database for Enhanced AI Applications
16. Januar 2024, Datanami

Pinecone Brings Serverless To Vector Databases
16. Januar 2024, Forbes

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

Pinecone: New vector database architecture a 'breakthrough' to curb AI hallucinations
16. Januar 2024, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

2022 All O-Zone Football Team
17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk