DBMS > Cachelot.io vs. H2 vs. LeanXcale vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften Cachelot.io vs. H2 vs. LeanXcale vs. Netezza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory caching system

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

Punkte	9,06
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Website

cachelot.io

www.h2database.com

www.leanxcale.com

www.ibm.com/products/netezza

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

Entwickler

Thomas Mueller

LeanXcale

IBM

Erscheinungsjahr

2015

2005

2015

2000

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Simplified BSD License

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

In Appliance inkludiert

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

through Apache Derby

APIs und andere Zugriffskonzepte

Memcached Protokoll

JDBC
ODBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java

C
Java
Scala

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Source-Replica Replikation

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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11. Juli 2023, IBM

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1. August 2023, The Register

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27. Mai 2020, AWS Blog

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29. Juni 2020, Datanami

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12. August 2020, IBM

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