DBMS > Cachelot.io vs. Greenplum vs. Microsoft Azure AI Search vs. SWC-DB vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften Cachelot.io vs. Greenplum vs. Microsoft Azure AI Search vs. SWC-DB vs. Yanza

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

In-memory caching system

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.

Search-as-a-service for web and mobile app development

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Vektor DBMS

Time Series DBMS

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

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

Punkte	8,08
Rang	#48	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	5,52
Rang	#59	Overall
	#6	Suchmaschinen

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

cachelot.io

greenplum.org

azure.microsoft.com/en-us/services/search

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

yanza.com

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

learn.microsoft.com/en-us/azure/search

Entwickler

Pivotal Software Inc.

Microsoft

Alex Kashirin

Yanza

Erscheinungsjahr

2015

2005

2015

2020

2015

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Simplified BSD License

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

GPL V3

kommerziell

free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

but mainly used as a service provided by Yanza

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Linux

gehostet

Linux

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Memcached Protokoll

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll
Thrift

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
Java
Perl
Python
R

C#
Java
JavaScript
Python

C++

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

Implicit feature of the cloud service

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

using Azure authentication

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

1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
6. Dezember 2018, oreilly.com

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale | Amazon Web Services
9. September 2019, AWS Blog

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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2. April 2024, Microsoft

Raise the bar on AI-powered app development with Azure Database for PostgreSQL
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17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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