DBMS > Google Cloud Firestore vs. Machbase Neo vs. Pinecone vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Firestore vs. Machbase Neo vs. Pinecone vs. Valentina Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Cloud 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.

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

A managed, cloud-native vector database

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	6,63
Rang	#54	Overall
	#9	Document Stores

Punkte	0,07
Rang	#348	Overall
	#34	Time Series DBMS

Punkte	3,02
Rang	#87	Overall
	#3	Vektor DBMS

Punkte	0,18
Rang	#313	Overall
	#140	Relational DBMS

Website

firebase.google.com/products/firestore

machbase.com

www.pinecone.io

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

firebase.google.com/docs/firestore

machbase.com/dbms

docs.pinecone.io/docs/overview

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Google

Machbase

Pinecone Systems, Inc

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2017

2013

2019

1999

Aktuelle Version

V8.0, August 2023

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free test version available

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS
Windows

gehostet

Linux
OS X
Windows

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

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

RESTful HTTP API

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

Python

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

nein

Triggers

yes, with Cloud Functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

selectable replication factor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

volatile and lookup table

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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

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Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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NoSQL on the Cloud With Python
7. August 2020, Towards Data Science

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10. Oktober 2017, ADT Magazine

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12. September 2024, InfoWorld

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21. Mai 2024, TechCrunch

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27. August 2024, TechTarget

Pinecone Makes Accurate, Fast, Scalable Generative AI Accessible to Organizations Large and Small with Launch of its Serverless Vector Database
21. Mai 2024, PR Newswire

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18. April 2014, SitePoint

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7. Dezember 2018, H2S Media

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