DBMS > Heroic vs. Pinecone vs. Sadas Engine vs. SAP HANA vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. Pinecone vs. Sadas Engine vs. SAP HANA vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A managed, cloud-native vector database

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	3,16
Rang	#95	Overall
	#2	Vektor DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Punkte	44,69
Rang	#22	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

www.pinecone.io

www.sadasengine.com

www.sap.com/products/hana.html

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

docs.pinecone.io/docs/overview

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

help.sap.com/hana

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Spotify

Pinecone Systems, Inc

SADAS s.r.l.

SAP

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2014

2019

2006

2010

1987

Aktuelle Version

8.0

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free trial version available

kommerziell

Development Lizenz gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

C++

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
Linux
Windows

Appliance oder cloud-service

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

Python

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

SQLScript, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

managed by 'Learn by Usage'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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Review: Google Bigtable scales with ease
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22. Mai 2024, SiliconANGLE News

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

Pinecone Launches Serverless Vector Database for Scalable AI Applications
21. Mai 2024, Datanami

How a Decades-Old Technology and a Paper From Meta Created an AI Industry Standard
21. Mai 2024, The Wall Street Journal

Channel Brief: Dell Explains AI Factory, Informatica AI Research, Pinecone Goes Serverless and More
22. Mai 2024, Channel E2E

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Combine the Power of AI with Business Context Using SAP HANA Cloud Vector Engine
2. April 2024, SAP News

Automating the update process of a clustered SAP HANA DB using nZDT and Ansible | Amazon Web Services
16. November 2023, AWS Blog

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9. April 2024, Wolters Kluwer

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18. April 2024, IgniteSAP

What are the options as SAP HANA 1.0 support in the Neo environment sunsets?
3. November 2023, ComputerWeekly.com

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