DBMS > BigObject vs. SingleStore vs. Transwarp KunDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. SingleStore vs. Transwarp KunDB vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

MySQL wire-compliant distributed RDBMS that combines an in-memory row-oriented and a disc-based column-oriented storage with patented universal storage to handle transactional and analytical workloads in one single table type

OLTP DBMS based on a distributed architecture and highly compatible with MySQL and Oracle

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS
Time Series DBMS
Vektor DBMS

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

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

Punkte	4,02
Rang	#74	Overall
	#39	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#362	Overall
	#154	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#330	Overall
	#45	Document Stores

Website

bigobject.io

www.singlestore.com

www.transwarp.cn/en/product/kundb

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

docs.singlestore.com

www.xtdb.com/docs

Entwickler

BigObject, Inc.

SingleStore Inc.

Transwarp

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

2013

2019

Aktuelle Version

8.5, Jänner 2024

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

free developer edition available

kommerziell

Open Source

MIT License

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++, Go

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux

64 bit version required

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

yes

but no triggers and foreign keys

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Cluster Management API

as HTTP Rest and CLI
HTTP API
JDBC
MongoDB API
ODBC

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Bash
C
C#
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

hash partitioning

horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

stores two copies of each physical data partition on two separate nodes

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

can define user-defined aggregate functions for map-reduce-style calculations

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

All updates are persistent, including those to disk-based columnstores and memory-based row stores. Transaction commits are supported via write-ahead log.

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Fine grained access control via users, groups and roles

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

DB-Engines Blog Posts

Turbocharge Your Application Development Using WebAssembly With SingleStoreDB
17. Oktober 2022, Akmal Chaudhri, SingleStore (sponsor)

Cloud-Based Analytics With SingleStoreDB
9. Juni 2022, Akmal Chaudhri, SingleStore (sponsor)

SingleStore: The Increasing Momentum of Multi-Model Database Systems
14. Februar 2022, Akmal Chaudhri, SingleStore (sponsor)

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24. Januar 2024, VentureBeat

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16. September 2024, AWS Blog

Building a Modern Database: Nikita Shamgunov on Postgres and Beyond
18. April 2024, Madrona Venture Group

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