DBMS > EsgynDB vs. Lovefield vs. Pinecone vs. PouchDB

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Lovefield vs. Pinecone vs. PouchDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

A managed, cloud-native vector database

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Vektor DBMS

Document Store

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

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	0,22
Rang	#306	Overall
	#138	Relational DBMS

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

Punkte	2,18
Rang	#114	Overall
	#21	Document Stores

Website

www.esgyn.cn

google.github.io/lovefield

www.pinecone.io

pouchdb.com

Technische Dokumentation

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

docs.pinecone.io/docs/overview

pouchdb.com/guides

Entwickler

Esgyn

Google

Pinecone Systems, Inc

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2014

2019

2012

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

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

C++, Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

gehostet

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

String, Number, Boolean

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

über Views

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

JavaScript

Python

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

View Functions in JavaScript

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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27. August 2024, VentureBeat

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12. September 2024, InfoWorld

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

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21. Mai 2024, TechCrunch

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

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7. September 2016, SitePoint

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