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Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. Pinecone vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungMySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.A managed, cloud-native vector databaseOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSVektor DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,16
Rang#95  Overall
#2  Vektor DBMS
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websitewww.pinecone.iosplicemachine.com
Technische Dokumentationdocs.pinecone.io/­docs/­overviewsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerDrizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerPinecone Systems, IncSplice Machine
Erscheinungsjahr200820192014
Aktuelle Version7.2.4, September 20123.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoGNU GPLkommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++Java
Server BetriebssystemeFreeBSD
Linux
OS X
gehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaString, Number, Booleanja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesjaja
SQL infoSupport of SQLja infomit propriätären Erweiterungenneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCRESTful HTTP APIJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Java
PHP
PythonC#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoJava
Triggersnein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.ja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollePluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPAccess 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
DrizzlePineconeSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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

Pinecone: New vector database architecture a 'breakthrough' to curb AI hallucinations
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

Pinecone’s vector database gets a new serverless architecture
16. Januar 2024, TechCrunch

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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

Splice Machine takes on big boys of big data with Hadoop RDBMS
21. Januar 2015, RCR Wireless News

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