DBMS > Cubrid vs. Lovefield vs. OpenMLDB vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Lovefield vs. OpenMLDB vs. WakandaDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	0,02
Rang	#367	Overall
	#37	Time Series DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

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

google.github.io/lovefield

openmldb.ai

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

openmldb.ai/docs/zh/main

wakanda.github.io/doc

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Google

4 Paradigm Inc.

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2008

2014

2020

2012

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

2.1.12, February 2017

2024-2 February 2024

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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.

Implementierungssprache

C, C++, Java

JavaScript

C++, Java, Scala

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Fixed schema

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

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
SQLAlchemy

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

JavaScript

C++
Go
Java
Python
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

Source-Replica Replikation

keine

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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

fine grained access rights according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

MLOp practice: using OpenMLDB in the real-time anti-fraud model for the bank's online transaction
23. August 2021, Towards Data Science

Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project
13. August 2021, Towards Data Science

Compared to Native Spark 3.0, We Have Achieved Significant Optimization Effects in the AI
3. August 2021, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk