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DBMS > Hyprcubd vs. Pinecone vs. Spark SQL vs. VelocityDB

Vergleich der Systemeigenschaften Hyprcubd vs. Pinecone vs. Spark SQL vs. VelocityDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHyprcubd  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenVelocityDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungServerless Time Series DBMSA managed, cloud-native vector databaseSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSVektor DBMSRelational DBMSGraph DBMS
Object oriented DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,16
Rang#95  Overall
#2  Vektor DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,05
Rang#358  Overall
#36  Graph DBMS
#16  Object oriented DBMS
Websitehyprcubd.com (offline)www.pinecone.iospark.apache.org/­sqlvelocitydb.com
Technische Dokumentationdocs.pinecone.io/­docs/­overviewspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlvelocitydb.com/­UserGuide
EntwicklerHyprcubd, Inc.Pinecone Systems, IncApache Software FoundationVelocityDB Inc
Erscheinungsjahr201920142011
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20237.x
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoScalaC#
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
OS X
Windows
Any that supports .NET
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja infotime, int, uint, float, stringString, Number, Booleanjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesneinneinja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageneinSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (https)RESTful HTTP APIJDBC
ODBC
.Net
Unterstützte ProgrammiersprachenPythonJava
Python
R
Scala
.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinnein
TriggersneinneinCallbacks are triggered when data changes
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenneinjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolletoken accessneinBased on Windows Authentication

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
HyprcubdPineconeSpark SQLVelocityDB
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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 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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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
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24. Januar 2024, Towards Data Science

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