DBMS > BigObject vs. BoltDB vs. Heroic vs. Teradata Aster

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. BoltDB vs. Heroic vs. Teradata Aster

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

An embedded key-value store for Go.

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

Platform for big data analytics on multistructured data sources and types

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Key-Value Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#342	Overall
	#150	Relational DBMS

Punkte	0,76
Rang	#224	Overall
	#32	Key-Value Stores

Punkte	0,57
Rang	#250	Overall
	#21	Time Series DBMS

Website

bigobject.io

github.com/boltdb/bolt

github.com/spotify/heroic

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

spotify.github.io/heroic

Entwickler

BigObject, Inc.

Spotify

Teradata

Erscheinungsjahr

2015

2013

2014

2005

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

defined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

in Aster File Store

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

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

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

R packages

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Dimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

SQL Map-Reduce Framework

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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7. September 2016, InfoWorld

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23. April 2015, The Register

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23. September 2016, Oklahoma State University

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