DBMS > DolphinDB vs. Greenplum vs. Sadas Engine vs. SQream DB

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. Greenplum vs. Sadas Engine vs. SQream DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

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.

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	4,03
Rang	#78	Overall
	#6	Time Series DBMS

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

Punkte	0,07
Rang	#373	Overall
	#157	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#224	Overall
	#103	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

docs.greenplum.org

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

docs.sqream.com

Entwickler

DolphinDB, Inc

Pivotal Software Inc.

SADAS s.r.l.

SQream Technologies

Erscheinungsjahr

2018

2005

2006

2017

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

7.0.0, September 2023

8.0

2022.1.6, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free trial version available

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++

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

AIX
Linux
Windows

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

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

.Net
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

C
Java
Perl
Python
R

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

horizontale Partitionierung

horizontal and vertical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

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

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators, Users, Groups

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles 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

1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
6. Dezember 2018, oreilly.com

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

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I SQream, you SQream, we all SQream for … data analytics?
5. Oktober 2023, fierce-network.com

SQream Announces Strategic Integration for Powerful Big Data Analytics with Dataiku
9. Februar 2024, insideBIGDATA

SQream Joins Samsung Cloud Platform Ecosystem
26. Juli 2023, Datanami

GPU data warehouse startup SQream lands $39.4M funding round
24. Juni 2020, SiliconANGLE News

SQream Technologies raises $39.4 million for GPU-accelerated databases
24. Juni 2020, VentureBeat

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