DBMS > Cubrid vs. DolphinDB vs. Graph Engine vs. H2GIS

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. DolphinDB vs. Graph Engine vs. H2GIS

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Spatial extension of H2

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

Punkte	4,03
Rang	#78	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,08
Rang	#368	Overall
	#7	Spatial DBMS

Website

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

www.dolphindb.com

www.graphengine.io

www.h2gis.org

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

www.graphengine.io/docs/manual

www.h2gis.org/docs/home

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

DolphinDB, Inc

Microsoft

CNRS

Erscheinungsjahr

2008

2018

2010

2013

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

v2.00.4, January 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free community version available

Open Source

MIT License

Open Source

LGPL 3.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C, C++, Java

C++

.NET and C

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

.NET

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

C#
C++
F#
Visual Basic

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

basierend auf H2

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

basierend auf H2

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

Administrators, Users, Groups

basierend auf H2

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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27. Juli 2016, GeekWire

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27. Februar 2019, Data Science Central

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21. Juni 2023, Datanami

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