DBMS > Blueflood vs. OrigoDB vs. Teradata Aster vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. OrigoDB vs. Teradata Aster vs. XTDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

A fully ACID in-memory object graph database

Platform for big data analytics on multistructured data sources and types

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Relational DBMS

Document Store

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

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

blueflood.io

origodb.com

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

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

origodb.com/docs

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Rackspace

Robert Friberg et al

Teradata

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2009

under the name LiveDB

2005

2019

Aktuelle Version

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

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

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux
Windows

Linux

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

Datenschema

vordefiniertes Schema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

defined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

in Aster File Store

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

.NET Client API
HTTP API
LINQ

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net

C
C#
C++
Java
Python
R

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

R packages

nein

Triggers

nein

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Source-Replica Replikation

Dimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

SQL Map-Reduce Framework

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based authorization

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

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

bereitgestellt von Google News

Northwestern Analytics Partners with Teradata Aster to Host Hackathon
23. Mai 2014, Northwestern Engineering

Teradata Aster gets graph database, HDFS-compatible file store
8. Oktober 2013, ZDNet

Northwestern University Graduate Students Take on Big Data Using Teradata Aster Discovery Platform in Hackathon
6. Mai 2015, PR Newswire

Teradata's Aster shows how the flowers of fraud bloom
23. April 2015, The Register

Case study: Siemens reduces train failures with Teradata Aster
12. September 2016, RCR Wireless News

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk