DB-EnginesInfluxDB: Focus on building software with an easy-to-use serverless, scalable time series platformEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > GeoMesa vs. NSDb vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. NSDb vs. Pinecone

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGeoMesa  Xaus Vergleich ausschliessenNSDb  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of KubernetesA managed, cloud-native vector database
Primäres DatenbankmodellSpatial DBMSTime Series DBMSVektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,86
Rang#205  Overall
#4  Spatial DBMS
Punkte0,08
Rang#369  Overall
#40  Time Series DBMS
Punkte3,23
Rang#92  Overall
#2  Vektor DBMS
Websitewww.geomesa.orgnsdb.iowww.pinecone.io
Technische Dokumentationwww.geomesa.org/­documentation/­stable/­user/­index.htmlnsdb.io/­Architecturedocs.pinecone.io/­docs/­overview
EntwicklerCCRi und AnderePinecone Systems, Inc
Erscheinungsjahr201420172019
Aktuelle Version5.0.0, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache License 2.0Open Source infoApache Version 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScalaJava, Scala
Server BetriebssystemeLinux
macOS
gehostet
Datenschemaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejayes: int, bigint, decimal, stringString, Number, Boolean
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaall fields are automatically indexed
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languagenein
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC
HTTP REST
WebSocket
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
Scala
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinnein
Triggersnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenabhängig von Storage layerSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenabhängig von Storage layer
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten Systemabhängig von Storage layerEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjaUsing Apache Luceneja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenabhängig von Storage layernein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleja infoanhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

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
GeoMesaNSDbPinecone
DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

PostgreSQL is Now Faster than Pinecone, 75% Cheaper, with New Open Source Extensions
11. Juni 2024, PR Newswire

A New Era AI Databases: PostgreSQL with pgvectorscale Outperforms Pinecone and Cuts Costs by 75% with New Open-Source Extensions
12. Juni 2024, MarkTechPost

Gathr Partners with Pinecone to Accelerate Generative AI Adoption
12. Juni 2024, ARC Advisory Group

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

Pinecone’s new serverless database may see few takers, analysts say
17. Januar 2024, InfoWorld

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt