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Vergleich der Systemeigenschaften DataFS vs. Vertica vs. WakandaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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.

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

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

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Column oriented

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	9,85
Rang	#42	Overall
	#26	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#360	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

newdatabase.com

www.vertica.com

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

dev.mobiland.com/Overview.xsp

vertica.com/documentation

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Mobiland AG

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2018

2005

2012

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

12.0.3, Jänner 2023

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

nein

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

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

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

no, except callback-events from server when changes happened

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Proprietary Sharding system

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Bi-directional Spark integration

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

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

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

Introducing the Future of Data Analysis: A Revolutionary Tool for Vertica Users
25. Oktober 2024, OpenText Blogs

Leveraging Vertica Performance by Reducing CPU System Calls
23. Januar 2025, Taboola.com

New browser-based query editor for OpenText Core Analytics Database accelerates and simplifies querying your data
25. November 2024, OpenText Blogs

Querying a Vertica data source in Amazon Athena using the Athena Federated Query SDK
11. Februar 2021, Amazon Web Services (AWS)

Vertica on Kubernetes
20. Juni 2024, OpenText Blogs

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