DBMS > Apache Pinot vs. EsgynDB vs. GBase vs. Quasardb vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Pinot vs. EsgynDB vs. GBase vs. Quasardb vs. TimesTen

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Realtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latency

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

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Distributed, high-performance timeseries database

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,38
Rang	#275	Overall
	#126	Relational DBMS

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

Punkte	1,05
Rang	#186	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	0,21
Rang	#322	Overall
	#29	Time Series DBMS

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

Website

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

Technische Dokumentation

docs.pinot.apache.org

doc.quasar.ai/master

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Esgyn

General Data Technology Co., Ltd.

quasardb

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

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

Erscheinungsjahr

2015

2004

2009

1998

Aktuelle Version

1.0.0, September 2023

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

3.14.1, Jänner 2024

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

kommerziell

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

Java

C++, Java

C, Java, Python

C++

Server Betriebssysteme

All OS with a Java JDK11 or higher

Linux

BSD
Linux
OS X
Windows

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

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

integer and binary

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

mittels Tags

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

Standard with numerous extensions

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

HTTP API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

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

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

user defined functions

nein

PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning

Sharding

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

consistent hashing

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

with Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

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

mittels LevelDB

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

nein

Transient mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Cryptographically strong user authentication and audit trail

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

StarTree broadly enhances Apache Pinot-based analytics platform
8. Mai 2024, SiliconANGLE News

Real-Time Analytics for Mobile App Crashes using Apache Pinot
2. November 2023, Uber

StarTree Finds Apache Pinot the Right Vintage for IT Observability
8. Mai 2024, Datanami

Apache Pinot - SD Times Open Source Project of the Week
31. Mai 2024, SDTimes.com

Open source Apache Pinot advances as StarTree boosts real-time analytics and observability
8. Mai 2024, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

Record quasar is most luminous object in the universe
20. Februar 2024, EarthSky

Quasar Partners with PTC to Empower IoT Customers with High-Performance Data Solutions
11. September 2023, Datanami

QUASAR yacht (Bilgin, 46.8m, 2016)
3. Juli 2023, Boat International

Hubble Unexpectedly Finds Double Quasar in Distant Universe
5. April 2023, Science@NASA

Data Release 1: The UVES Spectral Quasar Absorption Database (SQUAD)
8. März 2019, eso.org

bereitgestellt von Google News

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