DBMS > CrateDB vs. Pinecone vs. RDF4J vs. Sequoiadb

Vergleich der Systemeigenschaften CrateDB vs. Pinecone vs. RDF4J vs. Sequoiadb

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteilter Data Store basierend auf Lucene

A managed, cloud-native vector database

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Vektor DBMS

RDF Store

Document Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,69
Rang	#226	Overall
	#37	Document Stores
	#5	Spatial DBMS
	#16	Suchmaschinen
	#19	Time Series DBMS
	#11	Vektor DBMS

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

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,42
Rang	#263	Overall
	#41	Document Stores
	#121	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

cratedb.com/docs

docs.pinecone.io/docs/overview

rdf4j.org/documentation

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

Entwickler

Crate

Pinecone Systems, Inc

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Sequoiadb Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2019

2004

2013

Aktuelle Version

5.8.1, August 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

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 Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

String, Number, Boolean

oid, date, timestamp, binary, regex

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

yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Prometheus Remote Read/Write
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

.NET
Erlang
Go

community maintained client
Java
JavaScript (Node.js)

community maintained client
Perl

community maintained client
PHP
Python
R
Ruby

community maintained client
Scala

community maintained client

Python

Java
PHP
Python

.Net
C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Configurable replication on table/partition-level

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Read-after-write consistency on record level

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

unique row identifiers can be used for implementing an optimistic concurrency control strategy

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

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29. Juli 2024, PR Newswire

How We Designed CrateDB as a Realtime SQL DBMS for the Internet of Things
29. August 2017, The New Stack

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19. Februar 2024, PR Newswire

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12. September 2024, InfoWorld

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21. Mai 2024, TechCrunch

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27. August 2024, TechTarget

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27. August 2024, Blocks & Files

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