DBMS > FatDB vs. ObjectBox vs. Pinecone vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. ObjectBox vs. Pinecone vs. Trafodion

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

A managed, cloud-native vector database

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Object oriented DBMS

Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	3,16
Rang	#95	Overall
	#2	Vektor DBMS

Website

objectbox.io

www.pinecone.io

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

docs.objectbox.io

docs.pinecone.io/docs/overview

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

FatCloud

ObjectBox Limited

Pinecone Systems, Inc

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2012

2017

2019

2014

Aktuelle Version

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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 und C++

C++, Java

Server Betriebssysteme

Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

gehostet

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

String, Number, Boolean

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

Proprietäres native API

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Ãœber Applikationen

nein

Java Stored Procedures

Triggers

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

online/offline synchronization between client and server

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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27. August 2021, hackernoon.com

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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

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

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7. April 2022, Embedded Computing Design

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