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Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. GigaSpaces vs. RavenDB vs. Vertica
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| Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Atos Standard Common Repository Xaus Vergleich ausschliessen | GigaSpaces Xaus Vergleich ausschliessen | RavenDB Xaus Vergleich ausschliessen | Vertica  Vertica Analytics Platform 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 | High performance in-memory data grid platform, powering three products: Smart Cache, Smart ODS (Operational Data Store), Smart Augmented Transactions | Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database | Cloud or on-premises analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primäres Datenbankmodell | Document Store Key-Value Store | Document Store Object oriented DBMS Values are user defined objects | Document Store | Relational DBMS Column oriented | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundäre Datenbankmodelle | Graph DBMS Suchmaschine | Graph DBMS Spatial DBMS Time Series DBMS | Spatial DBMS Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository | www.gigaspaces.com | ravendb.net | www.vertica.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technische Dokumentation | docs.gigaspaces.com/latest/landing.html | ravendb.net/docs | vertica.com/documentation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Entwickler | Atos Convergence Creators | Gigaspaces Technologies | Hibernating Rhinos | Micro Focus prior to that Hewlett Packard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erscheinungsjahr | 2016 | 2000 | 2010 | 2005 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aktuelle Version | 1703 | 15.5, September 2020 | 5.3, November 2021 | 11.1, Februar 2022 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lizenz Commercial or Open Source | kommerziell | Open Source Apache Version 2; Commercial licenses available | Open Source AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar | kommerziell Limitierte Community Edition gratis | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | nein | nein | nein on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Vertica Accelerator’s high-performance analytics and machine learning with SQL or Python is available as a managed service. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementierungssprache | Java | Java, C++, .Net | C# | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server Betriebssysteme | Linux | Linux macOS Solaris Windows | Linux macOS Raspberry Pi Windows | Linux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datenschema | Schema and schema-less with LDAP views | schemafrei | schemafrei | yes, but unstructured data can be stored in specific Flex-Tables | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | optional | ja | nein | yes: BINARY, BOOLEAN, CHAR, VARCHAR, LONG VARCHAR, DATE, TIME, TIMESTAMP, INTERVAL, INTERVAL DAY TO SECOND, INTERVAL YEAR TO MONTH, DOUBLE PRECISION, FLOAT, INTEGER, BIGINT, SMALLINT,NUMERIC, DECIMAL, NUMBER, MONEY,GEOMETRY | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | ja | nein XML can be used for describing objects metadata | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundärindizes | ja | ja | ja | No Indexes Required | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | nein | SQL-99 for query and DML statements | SQL-like query language (RQL) | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs und andere Zugriffskonzepte | LDAP | GigaSpaces LRMI Hibernate JCache JDBC JPA ODBC RESTful HTTP API Spring Data | .NET Client API Java Client API Python Client API RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Unterstützte Programmiersprachen | All languages with LDAP bindings | .Net C++ Java Python Scala | .Net C# Go Java JavaScript (Node.js) Python Ruby | C# C++ Java Perl PHP Python R | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-seitige Scripts Stored Procedures | nein | ja | ja | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | ja | ja | ja | yes, called Custom Alerts | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | Sharding cell division | Sharding | Sharding | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | ja | Multi-Source Replikation synchronous or asynchronous Source-Replica Replikation synchronous or asynchronous | Multi-Source Replikation | Multi-Source Replikation One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | ja Map-Reduce pattern can be built with XAP task executors | ja MapReduce Funktionen können in Linq definiert werden | no Bi-directional Spark integration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency Consistency level configurable: ALL, QUORUM, ANY | Eventual Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fremdschlüssel referenzielle Integrität | nein | nein | nein | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | Atomic execution of specific operations | ACID | ACID, Cluster-wide transaction available | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | LDAP bind authentication | Role-based access control | Zugriffsberechtinungen auf Dokumentenebene mittels Authorization Bundle | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Atos Standard Common Repository | GigaSpaces | RavenDB | Vertica Vertica Analytics Platform | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | GigaSpaces, the pioneer of In-Memory Computing , drives enterprise digital transformation... » mehr | RavenDB is the pioneer NoSQL Document Database that is fully transactional (ACID)... » mehr | Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy on-premises,... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | AI Driven Autonomous Operations – GigaSpaces’ unique AI driven technology simplifies... » mehr | RavenDB is easy to setup and secure. You can do it in a matter of minutes . Easy... » mehr | Fast, scalable and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Application Acceleration, Smart Caching, BI Acceleration on Fresh Data, Digital Integration... » mehr | IoT for Edge Deployments Fraud Detection Recommendation Engines Product Catalogs... » mehr | Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Morgan Stanley, Bank of America, Goldman Sachs, PriceRunner, Cerner, Societe Generale,... » mehr | Toyota, Capgemini, Vodafone, Medicaid, Asos, Nomura, RMS Automotive, MSNBC, Pluralsight,... » mehr | Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Forrester has positioned GigaSpaces as a strong performer in The Forrester Wave™:... » mehr | 2 million+ downloads 1000+ customers including Fortune 500 large enterprises » mehr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | GigaSpaces offers both open source and commercial editions with annual subscriptions.... » mehr | RavenDB is available on-premise and in the cloud. RavenDB Cloud is available on AWS... » mehr | Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir 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 | GigaSpaces | RavenDB | Vertica Vertica Analytics Platform | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | Research on In-Memory Data Grids Market – Key Data Points Necessary for Effective Strategies | IBM, Software AG, Hazelcast, Pivotal, GigaSpaces Technologies, TIBCO Software, and more | Affluence – Indian Defence News Cloud Management For The Openstack Market Size & Revenue Analysis | BMC Software, HP, IBM, Red Hat, VMware – Designer Women GigaSpaces Announces Version 16.0 with Breakthrough Data Integration Tools to Ease Enterprises' Digital Transformation Challenges USD 2.75 Billion growth expected in Global Application Platform Market| Growing Popularity of Cloud-Based services to boost market growth| Technavio How to Create a Holistic Data Management Approach for IT Teams bereitgestellt von Google News | NoSQL Databases Software Market Size and Forecast to 2029 -MongoDB, Amazon, ArangoDB, Azure Cosmos DB, Couchbase, MarkLogic, RethinkDB, CouchDB, SQL-RD, OrientDB, RavenDB, Redis – Indian Defence News Oren Eini on RavenDB, Including Consistency Guarantees and C# as the Implementation Language Operational Database Management Systems (Opdbms) Software Market Is Thriving Worldwide-Oracle, MongoDB, Microsoft, DataStax, SAP, Amazon Web Services(AWS), Redis Labs, InterSystems, IBM, Google, MarkLogic, ArangoDB, MariaDB, Couchbase, S RavenDB, one of the world's most innovative NoSQL Database, is expanding its presence in India with the hiring of a Local Government and Database Sector's Expert to drive growth How to create a new database with RavenDB bereitgestellt von Google News | Cloudian Partners with Vertica to Deliver On-Premises Data Warehouse Platform on S3 Data Lake Vertica Announces Vertica 12 for Future-Proof Analytics Storage news ticker – June 29 – Blocks and Files Databricks open sources its Delta Lake data lakehouse Vertica announces version 12, aims to go beyond AWS S3 bereitgestellt von Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Jobangebote | Sales Director SDR Pre-Sales Engineer Pre-Sale Engineer | Software Development Assistant PHP Developer Remote Software Engineer - .NET, C#, JavaScript Developer on Test II Software Engineer | Software Test Engineer (entry-level) Vertica DBA/Systems Administrator Senior Database Administrator (Oracle and SQL Server) - Remote Database Administrator Lead Database Engineer | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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