DBMS > Cachelot.io vs. Cubrid vs. OpenMLDB vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Cachelot.io vs. Cubrid vs. OpenMLDB vs. STSdb

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory caching system

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,04
Rang	#388	Overall
	#62	Key-Value Stores

Punkte	1,04
Rang	#187	Overall
	#87	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#359	Overall
	#36	Time Series DBMS

Punkte	0,10
Rang	#357	Overall
	#51	Key-Value Stores

Website

cachelot.io

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

openmldb.ai

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

openmldb.ai/docs/zh/main

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

4 Paradigm Inc.

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2015

2008

2020

2011

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

2024-2 February 2024

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Simplified BSD License

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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++

C, C++, Java

C++, Java, Scala

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Linux
Windows

Linux

Windows

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

Memcached Protokoll

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
SQLAlchemy

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

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

C++
Go
Java
Python
Scala

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

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

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

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

MLOp practice: using OpenMLDB in the real-time anti-fraud model for the bank's online transaction
23. August 2021, Towards Data Science

Compared to Native Spark 3.0, We Have Achieved Significant Optimization Effects in the AI
3. August 2021, Towards Data Science

Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project
13. August 2021, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk