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Vergleich der Systemeigenschaften IRONdb vs. Pinecone vs. ReductStore vs. Riak TS

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameIRONdb  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessenReductStore  Xaus Vergleich ausschliessenRiak TS  Xaus Vergleich ausschliessen
IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungA distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicityA managed, cloud-native vector databaseDesigned to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSVektor DBMSTime Series DBMSTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,23
Rang#92  Overall
#3  Vektor DBMS
Punkte0,05
Rang#384  Overall
#44  Time Series DBMS
Punkte0,28
Rang#307  Overall
#27  Time Series DBMS
Websitewww.circonus.com/solutions/time-series-database/www.pinecone.iogithub.com/­reductstore
www.reduct.store
Technische Dokumentationdocs.circonus.com/irondb/category/getting-starteddocs.pinecone.io/­docs/­overviewwww.reduct.store/­docswww.tiot.jp/­riak-docs/­riak/­ts/­latest
EntwicklerCirconus LLC.Pinecone Systems, IncReductStore LLCOpen Source, formerly Basho Technologies
Erscheinungsjahr2017201920232015
Aktuelle VersionV0.10.20, January 20181.9, März 20243.0.0, September 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoBusiness Source License 1.1Open Source
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 und C++C++, RustErlang
Server BetriebssystemeLinuxgehostetDocker
Linux
macOS
Windows
Linux
OS X
Datenschemaschemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja infotext, numeric, histogramsString, Number, Booleannein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneineingeschränkt
SQL infoSupport of SQLSQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)neinyes, limited
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP APIRESTful HTTP APIHTTP APIHTTP API
Native Erlang Interface
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
PythonC++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust
C infounofficial client library
C#
C++ infounofficial client library
Clojure infounofficial client library
Dart infounofficial client library
Erlang
Go infounofficial client library
Groovy infounofficial client library
Haskell infounofficial client library
Java
JavaScript infounofficial client library
Lisp infounofficial client library
Perl infounofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala infounofficial client library
Smalltalk infounofficial client library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresyes, in LuaErlang
Triggersneinja infopre-commit hooks and post-commit hooks
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenAutomatic, metric affinity per nodeSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenconfigurable replication factor, datacenter awarefrei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency per node, eventual consistency across nodesEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein infolinks between datasets can be stored
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein
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 haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinnein

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
IRONdbPineconeReductStoreRiak TS
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding
21. Februar 2024, SiliconANGLE News

Apica Acquires Telemetry Data Management Pioneer Circonus And Lands New Funding
22. Februar 2024, Datanami

Apica gets $6 million in funding and buys Circonus -
21. Februar 2024, Enterprise Times

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

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

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

Gathr Partners with Pinecone to Accelerate Generative AI Adoption
12. Juni 2024, ARC Advisory Group

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

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New Basho Data Platform Provides Operational Simplicity for Enterprise Big Data Applications
7. Juni 2015, insideBIGDATA

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