DBMS > BigchainDB vs. Dgraph vs. DuckDB vs. Greenplum vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. Dgraph vs. DuckDB vs. Greenplum vs. TimesTen

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

BigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Graph DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,79
Rang	#212	Overall
	#36	Document Stores

Punkte	1,45
Rang	#156	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	4,57
Rang	#74	Overall
	#40	Relational DBMS

Punkte	8,37
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	1,31
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

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

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

dgraph.io/docs

duckdb.org/docs

docs.greenplum.org

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Pivotal Software Inc.

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

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

Erscheinungsjahr

2016

2018

2005

1998

Aktuelle Version

0.10, Februar 2024

7.0.0, September 2023

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 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

Python

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

serverlos

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

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

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

C
Java
Perl
Python
R

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Synchronous replication via Raft

keine

Source-Replica Replikation

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

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

nein

Planned for future releases

nein

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

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20. Juli 2022, FinSMEs

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15. Mai 2024, InfoWorld

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1. Mai 2024, Towards Data Science

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Enabling Remote Query Execution through DuckDB Extensions
12. März 2024, InfoQ.com

MotherDuck Raises $52.5 Million Series B Funding as DuckDB Adoption Soars
20. September 2023, PR Newswire

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1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
6. Dezember 2018, O'Reilly Media

RSA: EMC integrates Hadoop with Greenplum database
26. Februar 2013, DatacenterDynamics

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19. März 2019, ZDNet

Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some
7. November 2019, InfoWorld

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12. März 2012, The Register

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