DBMS > DataFS vs. EsgynDB vs. Greenplum vs. TimescaleDB vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften DataFS vs. EsgynDB vs. Greenplum vs. TimescaleDB vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

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

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

Document Store
Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,09
Rang	#360	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	8,08
Rang	#48	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	4,46
Rang	#71	Overall
	#5	Time Series DBMS

Website

yaacomo.com

Technische Dokumentation

dev.mobiland.com/Overview.xsp

docs.greenplum.org

docs.timescale.com

Entwickler

Mobiland AG

Esgyn

Pivotal Software Inc.

Timescale

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2018

2015

2005

2017

2009

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

7.0.0, September 2023

2.15.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

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.

Implementierungssprache

C++, Java

Server Betriebssysteme

Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Android
Linux
Windows

Datenschema

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

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

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
Java
Perl
Python
R

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

no, except callback-events from server when changes happened

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Proprietary Sharding system

Sharding

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

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

Windows-Profile

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
6. Dezember 2018, O'Reilly Media

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale | Amazon Web Services
9. September 2019, AWS Blog

RSA: EMC integrates Hadoop with Greenplum database
26. Februar 2013, DatacenterDynamics

Greenplum 6 ventures outside the analytic box | ZDNET
19. März 2019, ZDNet

Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some
7. November 2019, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too
25. September 2023, Datanami

Timescale Acquires PopSQL to Bring a Modern, Collaborative SQL GUI to PostgreSQL Developers
4. April 2024, PR Newswire

Power IoT and time-series workloads with TimescaleDB for Azure Database for PostgreSQL
18. März 2019, Microsoft

Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data
22. Februar 2022, Business Wire

Timescale announces $15M investment and new enterprise version of TimescaleDB
29. Januar 2019, TechCrunch

bereitgestellt von Google News

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