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Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Hive vs. Pinecone vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopA managed, cloud-native vector databaseTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSVektor DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte61,17
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte3,16
Rang#95  Overall
#2  Vektor DBMS
Websitewww.esgyn.cnhive.apache.orgwww.pinecone.iotrafodion.apache.org
Technische Dokumentationcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.pinecone.io/­docs/­overviewtrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerEsgynApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltPinecone Systems, IncApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2015201220192014
Aktuelle Version3.1.3, April 20222.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaJavaC++, Java
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostetLinux
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaString, Number, Booleanja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementsneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Thrift
RESTful HTTP APIADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC++
Java
PHP
Python
PythonAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce IntegrationJava Stored Procedures
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacentersfrei wählbarer Replikationsfaktorja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltneinja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinja
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-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

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Weitere Ressourcen
EsgynDBHivePineconeTrafodion
DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0
30. April 2024, Datanami

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

What Is Apache Iceberg?
26. Februar 2024, IBM

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

Pinecone Makes Accurate, Fast, Scalable Generative AI Accessible to Organizations Large and Small with Launch of ...
21. Mai 2024, PR Newswire

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

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

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SQL-on-Hadoop Database Trafodion Bridges Transactions and Analysis
24. Januar 2018, The New Stack

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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