DBMS > BigObject vs. eXtremeDB vs. Greenplum vs. Newts

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. eXtremeDB vs. Greenplum vs. Newts

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Natively in-memory DBMS with options for persistency, high-availability and clustering

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.

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Time Series 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	0,79
Rang	#212	Overall
	#100	Relational DBMS
	#18	Time Series DBMS

Punkte	7,71
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

bigobject.io

www.mcobject.com

greenplum.org

opennms.github.io/newts

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

www.mcobject.com/docs/extremedb.htm

docs.greenplum.org

github.com/OpenNMS/newts/wiki

Entwickler

BigObject, Inc.

McObject

Pivotal Software Inc.

OpenNMS Group

Erscheinungsjahr

2015

2001

2005

2014

Aktuelle Version

8.2, 2021

7.0.0, September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

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 und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

AIX
HP-UX
Linux
macOS
Solaris
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

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

support of XML interfaces available

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

with the option: eXtremeSQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

.NET Client API
JDBC
JNI
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

HTTP REST
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Java
Lua
Python
Scala

C
Java
Perl
Python
R

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Triggers

nein

by defining events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung / sharding

Sharding

basierend auf Cassandra

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Active Replication Fabric™ for IoT
Multi-Source Replikation

by means of eXtremeDB Cluster option
Source-Replica Replikation

by means of eXtremeDB High Availability option

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Optimistic (MVCC) and pessimistic (locking) strategies available

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

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

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McObject Collaborates with Wind River to Deliver First-Ever
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24. Mai 2023, Embedded

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11. August 2023, Automation.com

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28. Juni 2017, Financial IT

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Chapter 1. Introducing the Greenplum Database
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VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale
9. September 2019, AWS Blog

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

EMC and Greenplum Dress Elephant for IT Parade
8. Dezember 2011, WIRED

EMC Introduces Breakthrough 'Big Data' Computing System
13. Oktober 2010, PR Newswire

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