DBMS > Apache Phoenix vs. LeanXcale vs. OpenQM vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. LeanXcale vs. OpenQM vs. Valentina Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Multivalue DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	1,90
Rang	#125	Overall
	#59	Relational DBMS

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Punkte	0,28
Rang	#291	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,18
Rang	#313	Overall
	#140	Relational DBMS

Website

phoenix.apache.org

www.leanxcale.com

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Apache Software Foundation

LeanXcale

Rocket Software, originally Martin Phillips

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2014

2015

1993

1999

Aktuelle Version

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

3.4-12

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

with some exceptions

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

SQL

Support of SQL

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

C
Java
Scala

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

Access rights can be defined down to the item level

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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