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DBMS > EsgynDB vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Pinecone

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Synapse Analytics infopreviously named Azure SQL Data Warehouse  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionTime Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchElastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL ServerA managed, cloud-native vector database
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMSVektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte0,51
Rang#255  Overall
#21  Time Series DBMS
Punkte20,56
Rang#31  Overall
#19  Relational DBMS
Punkte3,16
Rang#95  Overall
#2  Vektor DBMS
Websitewww.esgyn.cngithub.com/­spotify/­heroicazure.microsoft.com/­services/­synapse-analyticswww.pinecone.io
Technische Dokumentationspotify.github.io/­heroicdocs.microsoft.com/­azure/­synapse-analyticsdocs.pinecone.io/­docs/­overview
EntwicklerEsgynSpotifyMicrosoftPinecone Systems, Inc
Erscheinungsjahr2015201420162019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziellkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaJavaC++
Server BetriebssystemeLinuxgehostetgehostet
Datenschemajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaString, Number, Boolean
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjaja infovia Elasticsearchja
SQL infoSupport of SQLjaneinjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
ADO.NET
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC#
Java
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored ProceduresneinTransact SQL
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding, horizontal partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacentersjaja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein infodocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­synapse-analytics/­sql-data-warehouse/­sql-data-warehouse-table-constraints
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardja

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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
EsgynDBHeroicMicrosoft Azure Synapse Analytics infopreviously named Azure SQL Data WarehousePinecone
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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Migrate Microsoft Azure Synapse Analytics to Amazon Redshift using AWS SCT | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.2 End of Support | Azure updates
22. März 2024, Microsoft

Azure Synapse Analytics: Everything you need to know about Microsoft's cloud analytics platform
24. September 2023, DataScientest

Azure Synapse vs. Databricks: Data Platform Comparison 2024
26. März 2024, eWeek

Azure Synapse Link for Cosmos DB: New Analytics Capabilities
10. November 2023, InfoQ.com

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Pinecone launches serverless edition of its vector database on AWS
22. Mai 2024, SiliconANGLE News

Pinecone launches its serverless vector database out of preview
21. Mai 2024, TechCrunch

Pinecone Launches Serverless Vector Database for Scalable AI Applications
21. Mai 2024, Datanami

How a Decades-Old Technology and a Paper From Meta Created an AI Industry Standard
21. Mai 2024, The Wall Street Journal

Channel Brief: Dell Explains AI Factory, Informatica AI Research, Pinecone Goes Serverless and More
22. Mai 2024, Channel E2E

bereitgestellt von Google News



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