DBMS > Databricks vs. Pinecone vs. Postgres-XL vs. VelocityDB

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Pinecone vs. Postgres-XL vs. VelocityDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.

A managed, cloud-native vector database

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Vektor DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS
Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	84,24
Rang	#14	Overall
	#2	Document Stores
	#9	Relational DBMS

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

Punkte	0,43
Rang	#260	Overall
	#119	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Graph DBMS
	#21	Object oriented DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

docs.pinecone.io/docs/overview

www.postgres-xl.org/documentation

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

Databricks

Pinecone Systems, Inc

VelocityDB Inc

Erscheinungsjahr

2013

2019

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2011

Aktuelle Version

10 R1, Oktober 2018

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla public 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

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

Any that supports .NET

Datenschema

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

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

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

.Net

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

Python

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

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

MVCC

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Based on Windows Authentication

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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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

DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

alle anzeigen

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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24. September 2024, Forbes

Databricks could launch IPO in two months but biding time despite investor pressure, CEO says
13. September 2024, ION Analytics

Databricks sues patent holders over alleged 'extortion' scheme
9. September 2024, Reuters

Databricks reportedly paid $2 billion in Tabular acquisition
14. August 2024, TechCrunch

Inside the Snowflake — Databricks Rivalry, and Why Both Fear Microsoft
14. August 2024, Bloomberg

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

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

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