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Vergleich der Systemeigenschaften Faircom DB vs. Pinecone vs. Rockset

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

A managed, cloud-native vector database

A scalable, reliable search and analytics service in the cloud, built on RocksDB

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Vektor DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS
Suchmaschine

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

Punkte	0,18
Rang	#314	Overall
	#45	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

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

Punkte	1,07
Rang	#180	Overall
	#31	Document Stores

Website

www.faircom.com/products/faircom-db

www.pinecone.io

rockset.com

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

docs.pinecone.io/docs/overview

docs.rockset.com

Entwickler

FairCom Corporation

Pinecone Systems, Inc

Rockset

Erscheinungsjahr

1979

2019

Aktuelle Version

V13, July 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

kommerziell

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

ANSI C, C++

C++

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

gehostet

Datenschema

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

String, Number, Boolean

dynamic typing

XML Unterstützung

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

nein

ingestion from XML files supported

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

Read-only SQL queries, including JOINs

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

RESTful HTTP API

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

Python

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Automatic sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

tunable from ACID to Eventually Consistent

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

Access rights for users and organizations can be defined via Rockset console

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

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

FairCom Unveils New Look, FairCom DB v13: Introducing 'DB Made Simple'
4. Juni 2024, businesswire.com

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Using the Pinecone vector database in .NET
12. September 2024, InfoWorld

Pinecone serverless goes multicloud as vector database market heats up
27. August 2024, VentureBeat

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

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

Pinecone vector database available on AWS, Azure, and Google clouds
27. August 2024, Blocks & Files

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OpenAI’s first acquisition is an enterprise data startup
21. Juni 2024, The Verge

OpenAI Looks To Boost Data Retrieval Capabilities Of Its GenAI Technology With Rockset Acquisition
26. Juni 2024, CRN

OpenAI acquires Rockset to enhance ChatGPT real-time data processing
25. Juni 2024, InfoWorld

An Analysis Of OpenAI’s Acquisition Of Rockset And Its Strategic Significance
24. Juni 2024, Forbes

OpenAI Buys Enterprise Startup to Help Customers Sift Through Data
21. Juni 2024, Bloomberg

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