DBMS > BigObject vs. EsgynDB vs. Heroic vs. Informix

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. EsgynDB vs. Heroic vs. Informix

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

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

A secure embeddable database from IBM, positioned besides IBM Db2 as a relatively low-cost product optimized for OLTP and Internet of Things data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Seit Version 12.10 JSON/BSON Datentype mit Kompatibilität zu MongoDB

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS
Time Series DBMS

with Informix TimeSeries Extension

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

Punkte	0,19
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

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

Punkte	17,12
Rang	#34	Overall
	#21	Relational DBMS

Website

bigobject.io

www.esgyn.cn

github.com/spotify/heroic

www.ibm.com/products/informix

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

spotify.github.io/heroic

informix.hcldoc.com
www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSGU8G/welcomeIfxServers.html

Entwickler

BigObject, Inc.

Esgyn

Spotify

IBM, HCL Technologies

Effective May 1st, 2017, HCL took on development, technical support, and product management teams, and works jointly with IBM on product strategy, marketing, and sales.

Erscheinungsjahr

2015

2014

1984

Aktuelle Version

14.10.FC5, November 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

kostenlose Developer Edition verfügbar

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++, Java

Java

C,C++ und Java

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux

AIX
HP-UX
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Seit Version 12.10 Unterstützung für native JSON/BSON Datentypen

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

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

JDBC
JSON API

Kompatibel zu MongoDB
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Java Stored Procedures

nein

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

Multi-source replication between multi datacenters

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

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

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

Users with fine-grained authentication, authorization, and auditing controls

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

bereitgestellt von Google News

IBM Informix: A key part of IBM’s hybrid cloud and AI strategy
11. Januar 2024, IBM

IBM Buys Informix for $1 Billion
1. Juni 2024, ITPro Today

Unlock the value of your Informix data for advanced analytics and AI with watsonx.data
24. April 2024, IBM

IBM Informix review: What you need to know about the software
12. Dezember 2022, TechRepublic

IBM Informix Database in the Cloud
1. Mai 2009, AWS Blog

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