DBMS > GeoMesa vs. Oracle Rdb vs. Pinecone vs. Sequoiadb

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Oracle Rdb vs. Pinecone vs. Sequoiadb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

A managed, cloud-native vector database

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Relational DBMS

Vektor DBMS

Document Store
Relational DBMS

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

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	1,08
Rang	#184	Overall
	#85	Relational DBMS

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

Punkte	0,45
Rang	#261	Overall
	#41	Document Stores
	#122	Relational DBMS

Website

www.geomesa.org

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb.html

www.pinecone.io

www.sequoiadb.com

Technische Dokumentation

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

docs.pinecone.io/docs/overview

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

Entwickler

CCRi und Andere

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

Pinecone Systems, Inc

Sequoiadb Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

1984

2019

2013

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

7.4.1.1, 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++

Server Betriebssysteme

HP Open VMS

gehostet

Linux

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

String, Number, Boolean

oid, date, timestamp, binary, regex

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

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

Python

.Net
C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

abhängig von Storage layer

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

abhängig von Storage layer

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

yes, on a single node

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

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

abhängig von Storage layer

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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23. März 2023, Forbes

Should we all consolidate databases for the storage benefits? Reg vultures deploy DevOps, zoos, haircuts
18. September 2020, The Register

2013 Data Science Salary Survey – O'Reilly
4. Mai 2013, O'Reilly Media

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Pinecone launches serverless edition of its vector database on AWS
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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