DBMS > Bangdb vs. gStore vs. Netezza vs. SiriDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. gStore vs. Netezza vs. SiriDB vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A native Graph DBMS to store and maintain very large RDF datasets.

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Open Source Time Series DBMS

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,16
Rang	#338	Overall
	#47	Document Stores
	#32	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	0,14
Rang	#342	Overall
	#34	Graph DBMS
	#16	RDF Stores

Punkte	8,59
Rang	#45	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#378	Overall
	#42	Time Series DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

bangdb.com

en.gstore.cn

www.ibm.com/products/netezza

siridb.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

en.gstore.cn/#/enDocs

docs.siridb.com

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

IBM

Cesbit

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2012

2016

2000

2017

2019

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

1.2, November 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

Open Source

BSD

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

MIT License

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++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

In Appliance inkludiert

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

Numeric data

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

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

HTTP API
SPARQL 1.1

JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Clojure
Java

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

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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)

Users, roles and permissions, Role-Based Access Control (RBAC) supported

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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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31. Mai 2024, Data Center Knowledge

IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, IBM

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

How to migrate a large data warehouse from IBM Netezza to Amazon Redshift with no downtime | Amazon Web Services
21. August 2019, AWS Blog

IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick
29. Juni 2020, Datanami

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