DBMS > Atos Standard Common Repository vs. Heroic vs. IBM Db2 Event Store vs. Qdrant

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. Heroic vs. IBM Db2 Event Store vs. Qdrant

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Name

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Kurzbeschreibung

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

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Time Series DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Vektor DBMS

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

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	0,27
Rang	#309	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	1,28
Rang	#167	Overall
	#8	Vektor DBMS

Website

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

github.com/spotify/heroic

www.ibm.com/products/db2-event-store

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

qdrant.tech/documentation

Entwickler

Atos Convergence Creators

Spotify

IBM

Qdrant

Erscheinungsjahr

2016

2014

2017

2021

Aktuelle Version

1703

2.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free developer edition available

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

C und C++

Rust

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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

via Elasticsearch

nein

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

SQL

Support of SQL

nein

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

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

Active-active shard replication

Collection-level replication

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Eventual Consistency, tunable consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

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

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, ibm.com

How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database'
3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM
19. September 2019, Express Computer

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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 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

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

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