DBMS > BigObject vs. Geode vs. LeanXcale vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Geode vs. LeanXcale vs. Postgres-XL

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Geode is a distributed data container, pooling memory, CPU, network resources, and optionally local disk across multiple processes

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Key-Value Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	1,51
Rang	#147	Overall
	#25	Key-Value Stores

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Punkte	0,43
Rang	#260	Overall
	#119	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

geode.apache.org/docs

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

BigObject, Inc.

Originally developed by Gemstone. They outsourced the project to Apache in 2015 but still deliver a commercial version as Gemfire.

LeanXcale

Erscheinungsjahr

2015

2002

2015

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

1.1, February 2017

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available as Gemfire

kommerziell

Open Source

Mozilla public 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

Java

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

the JDK (8 or later) is also required

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (OQL)

through Apache Derby

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Java Client API
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
All JVM based languages
C++
Groovy
Java
Scala

C
Java
Scala

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Cache Event Listeners

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual 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

yes, on a single node

ACID

MVCC

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

Access rights per client and object definable

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

This is how much one of the most expensive gems costs at the Tucson gem show
11. Februar 2024, KGUN 9 Tucson News

Chapter 1. Introduction to Pivotal GemFire In-Memory Data Grid and Apache Geode
15. November 2018, O'Reilly Media

RDBMS and Apache Geode Data Movement: Low Latency ETL Pipeline by Using Cloud-Native Event Driven Microservices
30. Juni 2018, InfoQ.com

HPE buys query acceleration platform Ampool to boost Ezmeral hybrid cloud analytics
7. Juli 2021, SiliconANGLE News

HPE acquires Ampool to gain distributed SQL engine
9. Juli 2021, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk