DBMS > Netezza vs. Pinecone vs. SAP HANA vs. SiriDB vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Netezza vs. Pinecone vs. SAP HANA vs. SiriDB vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

A managed, cloud-native vector database

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

Open Source Time Series DBMS

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

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	7,56
Rang	#48	Overall
	#31	Relational DBMS

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

Punkte	41,32
Rang	#23	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

www.ibm.com/products/netezza

www.pinecone.io

www.sap.com/products/hana.html

siridb.com

yaacomo.com

Technische Dokumentation

docs.pinecone.io/docs/overview

help.sap.com/hana

docs.siridb.com

Entwickler

IBM

Pinecone Systems, Inc

SAP

Cesbit

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2000

2019

2010

2017

2009

Aktuelle Version

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Linux

In Appliance inkludiert

gehostet

Appliance oder cloud-service

Linux

Android
Linux
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

String, Number, Boolean

Numeric data

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

JDBC
ODBC
OLE DB

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Python

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

SQLScript, R

nein

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

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Unify and share data across Netezza and watsonx.data for new generative AI applications
21. Juni 2024, IBM

How to migrate a large data warehouse from IBM Netezza to Amazon Redshift with no downtime
21. August 2019, AWS Blog

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Copy data from Netezza to Azure with Azure Data Factory
9. September 2019, Microsoft

IBM Completes Acquisition of Netezza
11. November 2010, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

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

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

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

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

Pinecone Makes Accurate, Fast, Scalable Generative AI Accessible to Organizations Large and Small with Launch of its Serverless Vector Database
21. Mai 2024, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

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

Automating application-consistent Amazon EBS Snapshots for SAP HANA databases
6. Februar 2024, AWS Blog

SAP HANA and Leonardo Ecosystem Partners – ISG Provider Lens Study 2019 Results
16. September 2024, Capgemini

The best way to modernize your close & consolidation process in an SAP S/4 HANA environment
9. April 2024, Wolters Kluwer

SAP HANA Cloud Vector Engine
18. April 2024, IgniteSAP

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk