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DBMS > Heroic vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. Pinecone

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

Unsere Besucher vergleichen Heroic und Pinecone oft mit Apache Solr, Amazon Aurora und Trino.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungTime Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchA managed, cloud-native vector database
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSVektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,02
Rang#363  Overall
#37  Time Series DBMS
Punkte2,94
Rang#84  Overall
#5  Vektor DBMS
Websitegithub.com/­spotify/­heroicwww.pinecone.io
Technische Dokumentationspotify.github.io/­heroicdocs.pinecone.io/­docs/­overview
EntwicklerSpotifyPinecone Systems, Inc
Erscheinungsjahr20142019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava
Server Betriebssystemegehostet
Datenschemaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaString, Number, Boolean
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesja infovia Elasticsearch
SQL infoSupport of SQLneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteHQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenPython
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresnein
Triggersnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein

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
HeroicPinecone
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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1. Oktober 2024, AWS Blog

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Pinecone expands vector database with cascading retrieval, boosting enterprise AI accuracy by up to 48%
2. Dezember 2024, VentureBeat

Pinecone integrates AI inferencing with vector database
2. Dezember 2024, Blocks and Files

Pinecone provides Assistant for generative AI development
23. Januar 2025, TechTarget

First-of-its-kind Pinecone Knowledge Platform to Power Best-in-class Retrieval for Customers
3. Dezember 2024, PR Newswire

Pinecone Revamps Retrieval Capabilities for Its Vector Database Platform
2. Dezember 2024, The New Stack

bereitgestellt von Google News



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