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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Pinecone vs. TimesTen

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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

An in-memory SQL relational database that delivers microsecond response and high throughput for OLTP applications. TimesTen can be deployed as a standalone database or as a cache to a backend Oracle database.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Vektor DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	83,29
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	3,13
Rang	#88	Overall
	#3	Vektor DBMS

Punkte	1,26
Rang	#164	Overall
	#76	Relational DBMS

Website

www.databricks.com

www.pinecone.io

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

docs.pinecone.io/docs/overview

docs.oracle.com/en/database/other-databases/timesten/index.html

Entwickler

Databricks

Pinecone Systems, Inc

Oracle

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2013

2019

1998

Aktuelle Version

Release 22.1

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Server Betriebssysteme

gehostet

IBM AIX Power PC 64-bit
Linux arm64
Linux x86-64
Solaris SPARC 64
Solaris SPARC/x86
Solaris x86-64

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)
Pro*C/C++ programming interfaces
SQL and PL/SQL via JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

Python

C
C++
Java
Node.js
PL/SQL
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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