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Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. BigObject vs. JaguarDB vs. Qdrant

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Atos Standard Common Repository  Xaus Vergleich ausschliessen	BigObject  Xaus Vergleich ausschliessen	JaguarDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Qdrant  Xaus Vergleich ausschliessen
	This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking.
Kurzbeschreibung	Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks	Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries	Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications	A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching
Primäres Datenbankmodell	Document Store Key-Value Store	Relational DBMS Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden	Key-Value Store Vektor DBMS	Vektor DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart		Punkte 0,19 Rang #329   Overall #146   Relational DBMS	Punkte 0,06 Rang #381   Overall #59   Key-Value Stores #13   Vektor DBMS	Punkte 1,28 Rang #167   Overall #6   Vektor DBMS
Website	atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository	bigobject.io	www.jaguardb.com	github.com/­qdrant/­qdrant qdrant.tech
Technische Dokumentation		docs.bigobject.io	www.jaguardb.com/­support.html	qdrant.tech/­documentation
Entwickler	Atos Convergence Creators	BigObject, Inc.	DataJaguar, Inc.	Qdrant
Erscheinungsjahr	2016	2015	2015	2021
Aktuelle Version	1703		3.3 July 2023
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	kommerziell kostenlose community edition verfügbar	Open Source GPL V3.0	Open Source Apache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java		C++ the server part. Clients available in other languages	Rust
Server Betriebssysteme	Linux	Linux distributed as a docker-image OS X distributed as a docker-image (boot2docker) Windows distributed as a docker-image (boot2docker)	Linux	Docker Linux macOS Windows
Datenschema	Schema and schema-less with LDAP views	ja	ja	schemafrei
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	optional	ja	ja	Numbers, Strings, Geo, Boolean
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	ja	nein	nein	nein
Sekundärindizes	ja	ja	ja	ja Keywords, numberic ranges, geo, full-text
SQL Support of SQL	nein	SQL-like DML and DDL statements	A subset of ANSI SQL is implemented but no views, foreign keys, triggers	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	LDAP	fluentd ODBC RESTful HTTP API	JDBC ODBC	gRPC OpenAPI 3.0 RESTful HTTP/JSON API OpenAPI 3.0
Unterstützte Programmiersprachen	All languages with LDAP bindings		C C++ Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Scala	.Net Go Java JavaScript (Node.js) Python Rust
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	Lua	nein
Triggers	ja	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding cell division	keine	Sharding	Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	ja	keine	Multi-Source Replikation	Collection-level replication
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen		nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration	keine	Eventual Consistency	Eventual Consistency, tunable consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	ja automatically between fact table and dimension tables	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	Atomic execution of specific operations	nein	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja Read/write lock on objects (tables, trees)	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	ja	ja	nein	ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	LDAP bind authentication	nein	Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts	Key-based authentication
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
	Atos Standard Common Repository	BigObject	JaguarDB	Qdrant
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten	Infographic: What makes a Mobile Operator's setup future proof? 10. Februar 2024, Atos bereitgestellt von Google News			Open source vector database startup Qdrant raises $28M 23. Januar 2024, TechCrunch Qdrant Raises $28M to Advance Massive-Scale AI Applications 23. Januar 2024, businesswire.com Qdrant Hybrid Cloud is Now Available for OCI Customers: Managed Vector Search Engine for Data-Sensitive AI ... 16. April 2024, blogs.oracle.com Qdrant offers managed vector database for hybrid clouds 16. April 2024, InfoWorld Why Vector Data Services For AI Are A Moveable Feast 17. April 2024, Forbes bereitgestellt von Google News

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