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Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Spanner vs. Pinecone vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Spanner  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play.A managed, cloud-native vector databaseSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSVektor DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,84
Rang#100  Overall
#51  Relational DBMS
Punkte3,23
Rang#92  Overall
#2  Vektor DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitecloud.google.com/­spannerwww.pinecone.iospark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationcloud.google.com/­spanner/­docsdocs.pinecone.io/­docs/­overviewspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerGooglePinecone Systems, IncApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201720192014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScala
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaString, Number, Booleanja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjanein
SQL infoSupport of SQLja infoQuery statements complying to ANSI 2011neinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
JDBC infoAt present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements.
RESTful HTTP API
RESTful HTTP APIJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript (Node.js)
Python
PythonJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinnein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication with 3 replicas for regional instances.keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infousing Google Cloud Dataflownein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infoby using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integritynein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoStrict serializable isolationnein
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 haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)nein

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 SpannerPineconeSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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Google turns up the heat on AWS, claims Cloud Spanner is half the cost of DynamoDB
11. Oktober 2023, TechCrunch

Google makes its Cloud Spanner database service faster and more cost-efficient
11. Oktober 2023, SiliconANGLE News

Google Cloud Spanner Is Now Half the Cost of Amazon DynamoDB
13. Oktober 2023, Datanami

Google Spanner: When Do You Need to Move to It?
11. September 2023, hackernoon.com

Google Cloud Spanner competes directly with Amazon DynamoDB
12. Oktober 2023, Techzine Europe

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Pinecone Names Lauren Nemeth COO and Bob Muglia as Board Member - High-Performance Computing News Analysis
3. Juni 2024, insideHPC

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

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21. Mai 2024, PR Newswire

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Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

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

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

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

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