DBMS > Pinecone vs. Postgres-XL vs. SAP SQL Anywhere vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Pinecone vs. Postgres-XL vs. SAP SQL Anywhere vs. WakandaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A managed, cloud-native vector database

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Vektor DBMS

Relational DBMS

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,43
Rang	#260	Overall
	#119	Relational DBMS

Punkte	3,50
Rang	#81	Overall
	#44	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

www.pinecone.io

www.postgres-xl.org

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

docs.pinecone.io/docs/overview

www.postgres-xl.org/documentation

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Pinecone Systems, Inc

SAP

früher Sybase

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2019

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

1992

2012

Aktuelle Version

10 R1, Oktober 2018

17, Juli 2015

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla public license

kommerziell

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Python

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Database mirroring

keine

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

MVCC

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 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

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

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27. August 2024, VentureBeat

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

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21. Mai 2024, TechCrunch

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27. August 2024, TechTarget

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

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