DBMS > Cubrid vs. FeatureBase vs. Heroic vs. OpenQM

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. FeatureBase vs. Heroic vs. OpenQM

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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

Real-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Multivalue DBMS

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

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	0,22
Rang	#309	Overall
	#139	Relational DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,27
Rang	#298	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Website

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

www.featurebase.com

github.com/spotify/heroic

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

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

docs.featurebase.com

spotify.github.io/heroic

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Molecula and Pilosa Open Source Contributors

Spotify

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2008

2017

2014

1993

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

2022, May 2022

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
macOS

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

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

nein

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SQL queries

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Python

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using Linux fsync

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

Access rights can be defined down to the item level

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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