DBMS > Lovefield vs. OushuDB vs. Pinecone vs. Stardog

Vergleich der Systemeigenschaften Lovefield vs. OushuDB vs. Pinecone vs. Stardog

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

A data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learning

A managed, cloud-native vector database

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Vektor DBMS

Graph DBMS
RDF Store

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

Punkte	0,22
Rang	#306	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,05
Rang	#357	Overall
	#151	Relational DBMS

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

Punkte	1,93
Rang	#121	Overall
	#10	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Website

google.github.io/lovefield

www.oushu.com/product/oushuDB

www.pinecone.io

www.stardog.com

Technische Dokumentation

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

www.oushu.com/documentation

docs.pinecone.io/docs/overview

docs.stardog.com

Entwickler

Google

Oushu

Pinecone Systems, Inc

Stardog-Union

Erscheinungsjahr

2014

2019

2010

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

4.0.1, August 2020

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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

Implementierungssprache

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux

gehostet

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

Full-featured ANSI SQL support

nein

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C
C++

Python

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

Using read-only observers

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Kerberos, SSL and role based access

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

China's answer to Snowflake is shaping as data demands upgrade
8. September 2021, PingWest

bereitgestellt von Google News

Using the Pinecone vector database in .NET
12. September 2024, InfoWorld

Pinecone serverless goes multicloud as vector database market heats up
27. August 2024, VentureBeat

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

Pinecone launches serverless vector database on Azure, GCP
27. August 2024, TechTarget

Pinecone vector database available on AWS, Azure, and Google clouds
27. August 2024, Blocks & Files

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk