DBMS > Blueflood vs. EsgynDB vs. MonetDB vs. openGemini

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. EsgynDB vs. MonetDB vs. openGemini

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

An open source distributed Time Series DBMS with high concurrency, high performance, and high scalability

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#353	Overall
	#34	Time Series DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	0,01
Rang	#375	Overall
	#39	Time Series DBMS

Website

blueflood.io

www.esgyn.cn

www.monetdb.org

www.opengemini.org
github.com/openGemini

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

www.monetdb.org/Documentation

docs.opengemini.org/guide

Entwickler

Rackspace

Esgyn

MonetDB BV

Huawei and openGemini community

Erscheinungsjahr

2013

2015

2004

2022

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

1.1, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Apache Version 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

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
Windows

Datenschema

vordefiniertes Schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Integer, Float, Boolean, String

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

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

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

yes, in SQL, C, R

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Sharding via remote tables

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Source-replica replication available in experimental status

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Administrators and common users accounts

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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6. April 2018, Data Science Central

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16. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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

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9. Februar 2022, huawei.com

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