DBMS > GBase vs. H2 vs. LeanXcale vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. H2 vs. LeanXcale vs. Pinecone

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

A managed, cloud-native vector database

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,05
Rang	#186	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	8,33
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Punkte	3,23
Rang	#92	Overall
	#2	Vektor DBMS

Website

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

docs.pinecone.io/docs/overview

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

Thomas Mueller

LeanXcale

Pinecone Systems, Inc

Erscheinungsjahr

2004

2005

2015

2019

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

2.2.220, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C, Java, Python

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

Datenschema

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

Standard with numerous extensions

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C
Java
Scala

Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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