DBMS > ArcadeDB vs. FatDB vs. GreptimeDB vs. Qdrant

Vergleich der Systemeigenschaften ArcadeDB vs. FatDB vs. GreptimeDB vs. Qdrant

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

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

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Time Series DBMS

in next version

Document Store
Key-Value Store

Time Series DBMS

Vektor DBMS

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

Punkte	0,02
Rang	#366	Overall
	#50	Document Stores
	#38	Graph DBMS
	#53	Key-Value Stores
	#36	Time Series DBMS

Punkte	0,06
Rang	#352	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	1,16
Rang	#175	Overall
	#6	Vektor DBMS

Website

arcadedb.com

greptime.com

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

Technische Dokumentation

docs.arcadedb.com

docs.greptime.com

qdrant.tech/documentation

Entwickler

Arcade Data

FatCloud

Greptime Inc.

Qdrant

Erscheinungsjahr

2021

2012

2022

2021

Aktuelle Version

September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

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

Rust

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Windows

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

schema-free, schema definition possible

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numbers, Strings, Geo, Boolean

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

SQL

Support of SQL

SQL-like query language, no joins

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

gRPC
HTTP API
JDBC

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Ãœber Applikationen

Python

Triggers

Ãœber Applikationen

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

Collection-level replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency, tunable consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

relationship in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Simple rights management via user accounts

Key-based authentication

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr

Competitive advantages

- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr

Typical application scenarios

For IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr

Key customers

Greptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr

Market metrics

GreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr

Licensing and pricing models

GreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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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

Open source vector database startup Qdrant raises $28M
23. Januar 2024, TechCrunch

Qdrant offers managed vector database for hybrid clouds
16. April 2024, InfoWorld

Qdrant Announces an Industry-First Hybrid Cloud Offering For Enterprise AI Applications
16. April 2024, businesswire.com

Qdrant Raises $28M to Advance Massive-Scale AI Applications
26. Januar 2024, Datanami

Qdrant launches first vector database as a managed hybrid cloud
16. April 2024, VentureBeat

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