DBMS > BigObject vs. Qdrant vs. SpaceTime vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Qdrant vs. SpaceTime vs. TimesTen

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

An in-memory SQL relational database that delivers microsecond response and high throughput for OLTP applications. TimesTen can be deployed as a standalone database or as a cache to a backend Oracle database.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Vektor DBMS

Spatial DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#329	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	1,53
Rang	#145	Overall
	#7	Vektor DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	1,26
Rang	#164	Overall
	#75	Relational DBMS

Website

bigobject.io

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

www.mireo.com/spacetime

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

qdrant.tech/documentation

docs.oracle.com/en/database/other-databases/timesten/index.html

Entwickler

BigObject, Inc.

Qdrant

Mireo

Oracle

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2015

2021

2020

1998

Aktuelle Version

Release 22.1

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2.0

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

Rust

C++

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Docker
Linux
macOS
Windows

Linux

IBM AIX Power PC 64-bit
Linux arm64
Linux x86-64
Solaris SPARC 64
Solaris SPARC/x86
Solaris x86-64

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numbers, Strings, Geo, Boolean

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

RESTful HTTP API

ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)
Pro*C/C++ programming interfaces
SQL and PL/SQL via JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

C#
C++
Python

C
C++
Java
Node.js
PL/SQL
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Fixed-grid hypercubes

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Collection-level replication

Real-time block device replication (DRBD)

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency, tunable consistency

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Key-based authentication

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

Qdrant review: A highly flexible option for vector search
29. Juli 2024, InfoWorld

Open source vector database startup Qdrant raises $28M
23. Januar 2024, TechCrunch

Vector database company Qdrant wants RAG to be more cost-effective
2. Juli 2024, VentureBeat

Qdrant Announces an Industry-First Hybrid Cloud Offering For Enterprise AI Applications
16. April 2024, Business Wire

Qdrant unveils hybrid vector algorithm for improved RAG
2. Juli 2024, Blocks & Files

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12. März 2012, The Register

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