DBMS > ArcadeDB vs. Atos Standard Common Repository vs. FeatureBase

Vergleich der Systemeigenschaften ArcadeDB vs. Atos Standard Common Repository vs. FeatureBase

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Name

This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Fast and scalable multi-model DBMS, originally forked from OrientDB but most of the code has been rewritten

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

Real-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Time Series DBMS

in next version

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,09
Rang	#355	Overall
	#48	Document Stores
	#37	Graph DBMS
	#52	Key-Value Stores
	#34	Time Series DBMS

Punkte	0,26
Rang	#304	Overall
	#138	Relational DBMS

Website

arcadedb.com

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

www.featurebase.com

Technische Dokumentation

docs.arcadedb.com

docs.featurebase.com

Entwickler

Arcade Data

Atos Convergence Creators

Molecula and Pilosa Open Source Contributors

Erscheinungsjahr

2021

2016

2017

Aktuelle Version

September 2021

1703

2022, May 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

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

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Schema and schema-less with LDAP views

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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

SQL-like query language, no joins

nein

SQL queries

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MongoDB API
OpenCypher
PostgreSQL wire protocol
Redis API
RESTful HTTP/JSON API
TinkerPop Gremlin

LDAP

gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

All languages with LDAP bindings

Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

Sharding

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

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

relationship in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic execution of specific operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using Linux fsync

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

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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

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15. November 2023, Built In Austin

Get Your Infrastructure Ready for Real-Time Analytics
8. März 2022, Built In

Funding wrap: H.O. Maycotte's Molecula raises $10M, rebrands; UT snags $15M to lead regional innovation hub
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The 10 Coolest Big Data Tools Of 2021
7. Dezember 2021, CRN

Pilosa: A Scalable High Performance Bitmap Database Index
17. Juni 2019, hackernoon.com

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