DBMS > Bangdb vs. DolphinDB vs. Heroic vs. Qdrant

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. DolphinDB vs. Heroic vs. Qdrant

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

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

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,08
Rang	#347	Overall
	#47	Document Stores
	#34	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	4,13
Rang	#80	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	1,16
Rang	#175	Overall
	#6	Vektor DBMS

Website

bangdb.com

www.dolphindb.com

github.com/spotify/heroic

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

spotify.github.io/heroic

qdrant.tech/documentation

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

DolphinDB, Inc

Spotify

Qdrant

Erscheinungsjahr

2012

2018

2014

2021

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

v2.00.4, January 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache 2.0

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

C, C++

C++

Java

Rust

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

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

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

via Elasticsearch

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

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

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

Collection-level replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency, tunable consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

Administrators, Users, Groups

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

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23. Januar 2024, TechCrunch

Qdrant Announces an Industry-First Hybrid Cloud Offering For Enterprise AI Applications
16. April 2024, Business Wire

Qdrant offers managed vector database for hybrid clouds
16. April 2024, InfoWorld

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

Why Vector Data Services For AI Are A Moveable Feast
17. April 2024, Forbes

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