DBMS > BigObject vs. MonetDB vs. NSDb vs. OpenQM vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. MonetDB vs. NSDb vs. OpenQM vs. SwayDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

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

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,19
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#141	Overall
	#64	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

bigobject.io

www.monetdb.org

nsdb.io

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

www.monetdb.org/Documentation

nsdb.io/Architecture

Entwickler

BigObject, Inc.

MonetDB BV

Rocket Software, originally Martin Phillips

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2015

2004

2017

1993

2018

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Datenschema

with some exceptions

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

nein

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Scala

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

yes, in SQL, C, R

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding via remote tables

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

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

Atomic execution of operations

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights can be defined down to the item level

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

In 2024 the MonetDB Foundation was established for the preservation, maintenance and further development of the ...
31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

MonetDB Secures Investment From (and Partners With) ServiceNow
9. Dezember 2021, Datanami

PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R - Part I - DataScienceCentral.com
6. April 2018, Data Science Central

How MonetDB Exploits Modern CPU Performance | by Dwi Prasetyo Adi Nugroho
14. Januar 2020, Towards Data Science

ServiceNow ordered a year's worth of hardware to avoid supply chain hassles
25. Mai 2022, The Register

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk