DBMS > BigObject vs. GridGain vs. IBM Db2 Event Store vs. Ultipa

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. GridGain vs. IBM Db2 Event Store vs. Ultipa

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Key-Value Store
Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Graph DBMS

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

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

Punkte	1,47
Rang	#154	Overall
	#26	Key-Value Stores
	#72	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#31	Graph DBMS

Website

bigobject.io

www.gridgain.com

www.ibm.com/products/db2-event-store

www.ultipa.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

www.gridgain.com/docs/index.html

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

www.ultipa.com/document

Entwickler

BigObject, Inc.

GridGain Systems, Inc.

IBM

Ultipa

Erscheinungsjahr

2015

2007

2017

2019

Aktuelle Version

GridGain 8.5.1

2.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

free developer edition available

kommerziell

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, C++, .Net

C und 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
OS X
Solaris
Windows

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Datenschema

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

through the embedded Spark runtime

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

Triggers

nein

yes (cache interceptors and events)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

yes (replicated cache)

Active-active shard replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual 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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Hooks for custom implementations

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

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5. Juni 2019, eWeek

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26. Februar 2019, BI-Platform.nl

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, IBM

IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere
31. Mai 2018, Data Center Knowledge

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3. Juni 2019, Datanami

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4. Oktober 2022, ITPro

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Technology
7. März 2024, Caj News Africa

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