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DBMS > Google Cloud Firestore vs. Hive vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Firestore vs. Hive vs. Pinecone

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungCloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopA managed, cloud-native vector database
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMSVektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte7,85
Rang#51  Overall
#8  Document Stores
Punkte61,17
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte3,16
Rang#95  Overall
#2  Vektor DBMS
Websitefirebase.google.com/­products/­firestorehive.apache.orgwww.pinecone.io
Technische Dokumentationfirebase.google.com/­docs/­firestorecwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.pinecone.io/­docs/­overview
EntwicklerGoogleApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltPinecone Systems, Inc
Erscheinungsjahr201720122019
Aktuelle Version3.1.3, April 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava
Server BetriebssystemegehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostet
Datenschemaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaString, Number, Boolean
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteAndroid
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Thrift
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
C++
Java
PHP
Python
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresyes, Firebase Rules & Cloud Functionsja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration
Triggersyes, with Cloud Functionsnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenUsing Cloud Dataflowja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenjanein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

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
Google Cloud FirestoreHivePinecone
DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

alle anzeigen

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go?
8. März 2024, Appinventiv

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google’s Firebase gets AI extensions, opens up its marketplace
10. Mai 2023, TechCrunch

Google's Cloud Firestore is now generally available
31. Januar 2019, ZDNet

Google Cloud adds vector support to all its database offerings
29. Februar 2024, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0
30. April 2024, Datanami

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

Top 80 Hadoop Interview Questions and Answers for 2024
15. Februar 2024, Simplilearn

bereitgestellt von Google News

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

Pinecone Brings Serverless To Vector Databases
16. Januar 2024, Forbes

Pinecone: New vector database architecture a 'breakthrough' to curb AI hallucinations
16. Januar 2024, VentureBeat

Reimagining Vector Databases for the Generative AI Era with Pinecone Serverless on AWS | Amazon Web Services
21. März 2024, AWS Blog

Pinecone’s vector database gets a new serverless architecture
16. Januar 2024, TechCrunch

bereitgestellt von Google News



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