DBMS > BigObject vs. DolphinDB vs. Greenplum vs. Infobright vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. DolphinDB vs. Greenplum vs. Infobright vs. SwayDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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.

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.

High performant column-oriented DBMS for analytic workloads using MySQL or PostgreSQL as a frontend

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

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

Punkte	8,37
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,96
Rang	#194	Overall
	#91	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

bigobject.io

www.dolphindb.com

greenplum.org

ignitetech.com/softwarelibrary/infobrightdb

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

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

docs.greenplum.org

Entwickler

BigObject, Inc.

DolphinDB, Inc

Pivotal Software Inc.

Ignite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc.

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2015

2018

2005

2018

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

7.0.0, September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

The open source (GPLv2) version did not support inserts/updates/deletes and was discontinued with July 2016

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
Windows

Linux

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

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

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

nein

Knowledge Grid Technology used instead

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

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

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
Java
Perl
Python
R

.Net
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Atomic execution of operations

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

Administrators, Users, Groups

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

exploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilities

nein

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

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

1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
6. Dezember 2018, O'Reilly Media

RSA: EMC integrates Hadoop with Greenplum database
26. Februar 2013, DatacenterDynamics

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

Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some
7. November 2019, InfoWorld

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