DBMS > Atos Standard Common Repository vs. Greenplum vs. GridGain vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. Greenplum vs. GridGain vs. ToroDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Columnar
Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	7,71
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	1,48
Rang	#150	Overall
	#1	Columnar
	#26	Key-Value Stores
	#2	Object oriented DBMS
	#69	Relational DBMS

Website

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

greenplum.org

www.gridgain.com

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

www.gridgain.com/docs/index.html

Entwickler

Atos Convergence Creators

Pivotal Software Inc.

GridGain Systems, Inc.

8Kdata

Erscheinungsjahr

2016

2005

2007

2016

Aktuelle Version

1703

7.0.0, September 2023

GridGain 8.5.1

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL-V3

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

Java, C++, .Net, Python, REST, SQL

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

string, integer, double, boolean, date, object_id

XML Unterstützung

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

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

JDBC
ODBC

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

C
Java
Perl
Python
R

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

Triggers

yes (cache interceptors and events)

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

yes (replicated cache)

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role-based access control
Security Hooks for custom implementations

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

Chapter 1. Introducing the Greenplum Database
6. Dezember 2018, oreilly.com

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale
9. September 2019, AWS Blog

Greenplum 6 ventures outside the analytic box
19. März 2019, ZDNet

EMC and Greenplum Dress Elephant for IT Parade
8. Dezember 2011, WIRED

EMC Introduces Breakthrough 'Big Data' Computing System
13. Oktober 2010, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

GridGain Advances Its Unified Real-Time Data Platform to Help Enterprises Accelerate AI-Driven Data Processing
10. Juli 2024, insideBIGDATA

GridGain Sponsoring Strategic AI and Kafka Conferences This Month
4. September 2024, Datanami

GridGain in-memory data and generative AI
10. Mai 2024, Blocks & Files

Data Management News for the Week of July 12; Updates from Cloudera, HerculesAI, Oracle & More
12. Juli 2024, Solutions Review

Lalit Ahuja
13. August 2024, Forbes

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