DBMS > Atos Standard Common Repository vs. DuckDB vs. EJDB vs. LeanXcale vs. Newts

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. DuckDB vs. EJDB vs. LeanXcale vs. Newts

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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Kurzbeschreibung

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

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

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

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	4,68
Rang	#76	Overall
	#41	Relational DBMS

Punkte	0,30
Rang	#294	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	0,35
Rang	#283	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#128	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#396	Overall
	#42	Time Series DBMS

Website

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

duckdb.org

github.com/Softmotions/ejdb

www.leanxcale.com

opennms.github.io/newts

Technische Dokumentation

duckdb.org/docs

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

github.com/OpenNMS/newts/wiki

Entwickler

Atos Convergence Creators

Softmotions

LeanXcale

OpenNMS Group

Erscheinungsjahr

2016

2018

2012

2015

2014

Aktuelle Version

1703

0.10, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

GPLv2

kommerziell

Open Source

Apache 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

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

serverlos

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

string, integer, double, bool, date, object_id

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

nein

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

In-process Library

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

HTTP REST
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

C
Java
Scala

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

ACID

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

nein

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

DuckDB and AWS — How to Aggregate 100 Million Rows in 1 Minute
25. April 2024, Towards Data Science

Enabling Remote Query Execution through DuckDB Extensions
12. März 2024, InfoQ.com

DuckDB Walks to the Beat of Its Own Analytics Drum
5. März 2024, Datanami

Seattle startup MotherDuck raises $52.5M at a $400M valuation to fuel DuckDB analytics platform
20. September 2023, GeekWire

MotherDuck Raises $52.5 Million Series B Funding as DuckDB Adoption Soars
20. September 2023, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

Combining operational and analytical databases in a single platform
26. Mai 2017, Cordis News

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