DBMS > Alibaba Cloud Table Store vs. EsgynDB vs. TimesTen vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Alibaba Cloud Table Store vs. EsgynDB vs. TimesTen vs. Vitess

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A fully managed Wide Column Store for large quantities of semi-structured data with real-time access

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Wide Column Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,31
Rang	#297	Overall
	#11	Wide Column Stores

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	1,36
Rang	#161	Overall
	#75	Relational DBMS

Punkte	0,88
Rang	#203	Overall
	#95	Relational DBMS

Website

www.alibabacloud.com/product/table-store

www.esgyn.cn

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

vitess.io

Technische Dokumentation

www.alibabacloud.com/help/en/tablestore

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

vitess.io/docs

Entwickler

Alibaba

Esgyn

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2016

2015

1998

2013

Aktuelle Version

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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++, Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Docker
Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C++
Java
PL/SQL

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

PL/SQL

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implicit feature of the cloud service

Multi-source replication between multi datacenters

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-row operations

ACID

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights based on subaccounts and tokens

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder 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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Top data analytics tools comparison: Alibaba Cloud, AWS, Azure, Google Cloud, IBM
5. Dezember 2019, Wire19

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16. April 2024, Datanami

Gartner’s Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems
9. Dezember 2020, CRN

25 Best Cloud Service Providers (Public and Private) in 2024
4. Juni 2023, CybersecurityNews

Apache Software Foundation Announces New Top-Level Project Apache Paimon
19. April 2024, Datanami

bereitgestellt von Google News

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
13. November 2019, TechTarget

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

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