DBMS > InterSystems Caché vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Pinecone

Vergleich der Systemeigenschaften InterSystems Caché vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Pinecone

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Caché is a deprecated database engine which is substituted with InterSystems IRIS. It therefore is removed from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

A multi-model DBMS and application server

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

A managed, cloud-native vector database

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Relational DBMS

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	72,95
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	3,02
Rang	#87	Overall
	#3	Vektor DBMS

Website

www.intersystems.com/products/cache

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

www.pinecone.io

Technische Dokumentation

docs.intersystems.com

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

docs.pinecone.io/docs/overview

Entwickler

InterSystems

Microsoft

Pinecone Systems, Inc

Erscheinungsjahr

1997

2010

2019

Aktuelle Version

2018.1.4, Mai 2020

V12

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

Datenschema

depending on used data model

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

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles

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

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23. Februar 2020, Towards Data Science

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