DBMS > BigObject vs. Ingres vs. Netezza vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Ingres vs. Netezza vs. SiriDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Bewährtes RDBMS

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#342	Overall
	#150	Relational DBMS

Punkte	4,67
Rang	#77	Overall
	#42	Relational DBMS

Punkte	10,18
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#346	Overall
	#32	Time Series DBMS

Website

bigobject.io

www.actian.com/databases/ingres

www.ibm.com/products/netezza

siridb.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

docs.actian.com/ingres

docs.siridb.com

Entwickler

BigObject, Inc.

Actian Corporation

IBM

Cesbit

Erscheinungsjahr

2015

1974

Ursprünglich bereits in den 1970 Jahren

2000

2017

Aktuelle Version

11.2, Mai 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

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 Open VMS
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Linux

In Appliance inkludiert

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data

XML Unterstützung

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

nein

aber Import/Export aus/von XML-files möglich

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

.NET Client API
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll (OpenAPI)

JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Ingres Star zum gleichzeitigen Zugriff auf mehrere Datenbanken

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Ingres Replicator

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

MVCC

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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29. Juni 2020, Datanami

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22. Januar 2017, Dutch IT Channel

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