DBMS > BigObject vs. EventStoreDB vs. PieCloudDB vs. Vertica

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. EventStoreDB vs. PieCloudDB vs. Vertica

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

A cloud-native analytic database platform with new technologoy for elastic MPP

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Event Store

Relational DBMS

Column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#329	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	1,07
Rang	#181	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	0,37
Rang	#271	Overall
	#127	Relational DBMS

Punkte	9,62
Rang	#42	Overall
	#26	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

developers.eventstore.com

vertica.com/documentation

Entwickler

BigObject, Inc.

Event Store Limited

OpenPie

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Erscheinungsjahr

2015

2012

2005

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

2.1, Jänner 2023

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

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

gehostet

Linux

Datenschema

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

CLI Client
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

Unterstützte Programmiersprachen

Java
PL/SQL
Python
R

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

user defined functions

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Bi-directional Spark integration

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

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

User Roles and pluggable authentication with full SQL Standard

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

PieCloudDB, OpenPie's flagship product, is a cutting-edge cloud-native data warehouse....
» mehr

Competitive advantages

Extreme Elastic: PieCloudDB utilizes a cutting-edge eMPP cloud-native architecture...
» mehr

Typical application scenarios

PieCloudDB is ideal for Data mining applications that require extreme scalability...
» mehr

Key customers

Sail-Cloud China Shipbuilding Group Haizhou System Soochow Securities etc.,
» mehr

Licensing and pricing models

PieCloudDB Community Edition: Community License, Free Download, Self-Hosted Deployment；...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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Vertica on Kubernetes
20. Juni 2024, blogs.opentext.com

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9. August 2024, blogs.opentext.com

MapR Hadoop Upgrade Spins YARN, Supports HP Vertica Analytics Platform
31. Mai 2024, Data Center Knowledge

Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS
12. März 2024, Datanami

Querying a Vertica data source in Amazon Athena using the Athena Federated Query SDK
11. Februar 2021, AWS Blog

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