DBMS > BigObject vs. IBM Db2 Event Store vs. Riak TS vs. Ultipa

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. IBM Db2 Event Store vs. Riak TS vs. Ultipa

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Event Store
Time Series DBMS

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

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

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

Website

bigobject.io

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

www.ultipa.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

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

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

www.ultipa.com/document

Entwickler

BigObject, Inc.

IBM

Open Source, formerly Basho Technologies

Ultipa

Erscheinungsjahr

2015

2017

2015

2019

Aktuelle Version

2.0

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

free developer edition available

Open Source

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

C und C++

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux
OS X

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

through the embedded Spark runtime

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API
Native Erlang Interface

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Erlang

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Active-active shard replication

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

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

The vision for Db2
26. Februar 2019, biplatform.nl

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

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

How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database'
3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

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26. Mai 2017, Open Source For You

bereitgestellt von Google News

Technology
7. März 2024, Caj News Africa

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