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Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. PieCloudDB vs. SQream DB

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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

A cloud-native analytic database platform with new technologoy for elastic MPP

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

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

Punkte	0,26
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#313	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,64
Rang	#228	Overall
	#105	Relational DBMS

Website

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

www.openpie.com

sqream.com

Technische Dokumentation

docs.databend.com

docs.sqream.com

Entwickler

Databend Labs

OpenPie

SQream Technologies

Erscheinungsjahr

2021

2017

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

2.1, Jänner 2023

2022.1.6, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 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

Rust

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Server Betriebssysteme

gehostet
Linux
macOS

gehostet

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
JDBC
RESTful HTTP API

CLI Client
JDBC
ODBC

.Net
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Java
PL/SQL
Python
R

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

user defined functions in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontal and vertical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users with fine-grained authorization concept, user roles

User Roles and pluggable authentication with full SQL Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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