DBMS > Apache Cassandra vs. EsgynDB vs. ToroDB vs. UniData,UniVerse

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Cassandra vs. EsgynDB vs. ToroDB vs. UniData,UniVerse

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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

Kurzbeschreibung

Wide-Column Store basierend auf Ideen von BigTable und DynamoDB

Optimiert für schreibende Zugriffe

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

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

MultiValue DBMS und Application Server mit SQL Mapping Layer

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

starting with release V5

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

Punkte	98,94
Rang	#11	Overall
	#1	Wide Column Stores

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	2,25
Rang	#112	Overall
	#2	Multivalue DBMS

Website

cassandra.apache.org

www.esgyn.cn

github.com/torodb/server

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-unidata

Technische Dokumentation

cassandra.apache.org/doc/latest

docs.rocketsoftware.com/bundle?cluster=true&labelkey=unidata&labelkey=prod_unidata

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top Level Projekt, ursprünglich von Facebook entwickelt

Esgyn

8Kdata

Rocket Software

Erscheinungsjahr

2008

2015

2016

1985

Aktuelle Version

5.0-rc1, Juli 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

AGPL-V3

kommerziell

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.

Astra DB: Multi-cloud DBaaS built on Apache Cassandra.

Implementierungssprache

Java

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, boolean, date, object_id

optional

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

Nur Gleichheitsabfragen, nicht immer die performanteste Lösung

SQL

Support of SQL

SQL-like SELECT, DML and DDL statements (CQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

CQL (Cassandra Query Language, eine SQL-ähnliche Abfragesprache)
Thrift

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API

JPA
JDBC
ODBC
OLE DB
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript

Node.js
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
Basic

U2 Basic
C
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

U2 Basic

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

kein "single point of failure"

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Abbildung von geographischer Verteilung der Server möglich

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

bei jedem Schreibvorgang individuell einstellbar

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomizität und Isolation innerhalb einzelner Operationen werden unterstützt

ACID

nein

ACID

konfigurierbar

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

Zugriffsrechte für Benutzer auf einzelne Objekte definierbar

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Benutzer mit Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard und betriebssystem-basiert

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Apache Cassandra is the leading NoSQL, distributed database management system, well...
» mehr

Competitive advantages

No single point of failure ensures 100% availability . Operational simplicity for...
» mehr

Typical application scenarios

Internet of Things (IOT), fraud detection applications, recommendation engines, product...
» mehr

Key customers

Apple, Netflix, Uber, ING,, Intuit,Fidelity, NY Times, Outbrain, BazaarVoice, Best...
» mehr

Market metrics

Apache Cassandra is used by 40% of the Fortune 100.
» mehr

Licensing and pricing models

Apache licenseÂ Pricing for commercial distributions provided by DataStax and available...
» mehr

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How to Monitor DataStax-Powered RAG Applications with Fiddler
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How Knowledge Graph RAG Boosts LLM Results
18. September 2024

How to Chunk Text in JavaScript for Your RAG Application
18. September 2024

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

Cassandra Forward event: Want to level up your Cassandra game? Watch now replays of the March 2023 sessions.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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13. September 2024, Telecompaper EN

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8. April 2024, Gulf Digital News

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30. Juli 2024, TelecomTalk

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