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Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. GreptimeDB vs. IBM Cloudant vs. Oracle

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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

An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency

Auf Apache CouchDB basierendes Database as a Service Angebot

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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

Punkte	0,97
Rang	#189	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#343	Overall
	#31	Time Series DBMS

Punkte	2,85
Rang	#95	Overall
	#18	Document Stores

Punkte	1286,59
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Website

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

greptime.com

www.ibm.com/products/cloudant

www.oracle.com/database

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

docs.greptime.com

cloud.ibm.com/docs/Cloudant

docs.oracle.com/en/database

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Greptime Inc.

IBM, Apache Software Foundation

IBM hat im Februar 2014 Cloudant gekauft

Oracle

Erscheinungsjahr

2008

2022

2010

1980

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

23c, September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version 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

Rust

Erlang

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Datenschema

schema-free, schema definition possible

schemafrei

Schemaless in JSON and XML columns

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

SQL

Support of SQL

nein

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

gRPC
HTTP API
JDBC

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

C#
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Ruby

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Python

View Functions (Map-Reduce) in JavaScript

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Optimistic locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

Simple rights management via user accounts

Zugriffsrechte für Benutzer pro Datenbank definierbar

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr

Competitive advantages

- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr

Typical application scenarios

For IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr

Key customers

Greptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr

Market metrics

GreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr

Licensing and pricing models

GreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

Devart ODBC driver for Oracle accesses Oracle databases from ODBC-compliant reporting, analytics, BI, and ETL tools on both 32 and 64-bit Windows, macOS, and Linux.
» mehr

Navicat for Oracle improves the efficiency and productivity of Oracle developers and administrators with a streamlined working environment.
» mehr

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3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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25. November 2016, Tony Branson (guest author)

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