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DBMS > Greenplum vs. Pinecone vs. STSdb vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Greenplum vs. Pinecone vs. STSdb vs. Tkrzw

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGreenplum  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessenSTSdb  Xaus Vergleich ausschliessenTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database infoA logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.A managed, cloud-native vector databaseKey-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode infoOptimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle IndizierungstechnologieA concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSVektor DBMSKey-Value StoreKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte8,08
Rang#48  Overall
#31  Relational DBMS
Punkte3,23
Rang#92  Overall
#3  Vektor DBMS
Punkte0,10
Rang#357  Overall
#51  Key-Value Stores
Punkte0,07
Rang#372  Overall
#57  Key-Value Stores
Websitegreenplum.orgwww.pinecone.iogithub.com/­STSSoft/­STSdb4dbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentationdocs.greenplum.orgdocs.pinecone.io/­docs/­overview
EntwicklerPivotal Software Inc.Pinecone Systems, IncSTS Soft SCMikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr2005201920112020
Aktuelle Version7.0.0, September 20234.0.8, September 20150.9.3, August 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoGPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbarOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#C++
Server BetriebssystemeLinuxgehostetWindowsLinux
macOS
Datenschemajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaString, Number, Booleanja infoPrimitive Typen und benutzerdefinierte Klassennein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTja infoseit Version 4.2neinnein
Sekundärindizesjanein
SQL infoSupport of SQLjaneinneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API.NET Client API
Unterstützte ProgrammiersprachenC
Java
Perl
Python
R
PythonC#
Java
C++
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaneinnein
Triggersjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeinekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja infousing specific database classes
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardneinnein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
GreenplumPineconeSTSdbTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
6. Dezember 2018, oreilly.com

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale | Amazon Web Services
9. September 2019, AWS Blog

RSA: EMC integrates Hadoop with Greenplum database
26. Februar 2013, DatacenterDynamics

Greenplum 6 ventures outside the analytic box | ZDNET
19. März 2019, ZDNet

Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some
7. November 2019, InfoWorld

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

Pinecone launches its serverless vector database out of preview
14. Juni 2024, Yahoo Movies UK

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

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

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

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