DBMS > BigObject vs. InterSystems IRIS vs. NSDb vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. InterSystems IRIS vs. NSDb vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

A containerised multi-model DBMS, interoperability and analytics data platform with wide capabilities for vertical and horizontal scalability

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Document Store
Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	4,05
Rang	#83	Overall
	#14	Document Stores
	#10	Key-Value Stores
	#1	Object oriented DBMS
	#45	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

bigobject.io

www.intersystems.com/products/intersystems-iris

nsdb.io

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls

nsdb.io/Architecture

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

BigObject, Inc.

InterSystems

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2015

2018

2017

2014

Aktuelle Version

2023.3, Juni 2023

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

Apache Version 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

Java, Scala

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
Linux
macOS
Ubuntu
Windows

Linux
macOS

Linux

Datenschema

depending on used data model

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

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

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

yes

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

InterSystems IRIS is a complete cloud-first data platform which includes a multi-model...
» mehr

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

Consultmed moving its e-referral software to InterSystems's IRIS for Health and more briefs
5. Mai 2024, Mobihealth News

Unlocking the Power of Generative AI: InterSystems IRIS with Vector Search -
26. März 2024, HIT Consultant

InterSystems Expands IRIS Data Platform with Vector Search to Support Next-Gen AI Applications
26. März 2024, Datanami

InterSystems and IPA's Subsidiary BioStrand Collaborate to Unveil the Innovative Integration of Vector Search with ...
28. März 2024, Business Wire

InterSystems expands the InterSystems IRIS data platform with vector search
4. April 2024, ZAWYA

bereitgestellt von Google News

SQL-on-Hadoop Database Trafodion Bridges Transactions and Analysis
24. Januar 2018, The New Stack

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

bereitgestellt von Google News

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