DBMS > Databend vs. OpenQM vs. Warp 10 vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. OpenQM vs. Warp 10 vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An open-source, elastic, and workload-aware cloud data warehouse designed to meet businesses' massive-scale analytics needs at low cost and with low complexity

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

TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,34
Rang	#283	Overall
	#130	Relational DBMS

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,14
Rang	#344	Overall
	#32	Time Series DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

github.com/datafuselabs/databend
www.databend.com

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

www.warp10.io

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

docs.databend.com

www.warp10.io/content/02_Getting_started

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Databend Labs

Rocket Software, originally Martin Phillips

SenX

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2021

1993

2015

2019

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

3.4-12

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

MIT License

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

Rust

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet
Linux
macOS

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

with some exceptions

schemafrei

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

SQL

Support of SQL

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
JDBC
RESTful HTTP API

HTTP API
Jupyter
WebSocket

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

WarpScript

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf HBase

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

basierend auf HBase

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, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users with fine-grained authorization concept, user roles

Access rights can be defined down to the item level

Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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21. November 2022, The New Stack

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