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DBMS > DolphinDB vs. Microsoft SQL Server vs. PostGIS vs. SiteWhere vs. Titan

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. Microsoft SQL Server vs. PostGIS vs. SiteWhere vs. Titan

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft SQL Server  Xaus Vergleich ausschliessenPostGIS  Xaus Vergleich ausschliessenSiteWhere  Xaus Vergleich ausschliessenTitan  Xaus Vergleich ausschliessen
Titan has been decommisioned after the takeover by Datastax. It will be removed from the DB-Engines ranking. A fork has been open-sourced as JanusGraph.
KurzbeschreibungDolphinDB 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.Relationales DBMS von MicrosoftSpatial extension of PostgreSQLM2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von ZeitserienTitan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSSpatial DBMSTime Series DBMSGraph DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMSDocument Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,13
Rang#80  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte824,29
Rang#3  Overall
#3  Relational DBMS
Punkte22,69
Rang#29  Overall
#1  Spatial DBMS
Punkte0,06
Rang#356  Overall
#35  Time Series DBMS
Websitewww.dolphindb.comwww.microsoft.com/­en-us/­sql-serverpostgis.netgithub.com/­sitewhere/­sitewheregithub.com/­thinkaurelius/­titan
Technische Dokumentationdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmllearn.microsoft.com/­en-US/­sql/­sql-serverpostgis.net/­documentationsitewhere1.sitewhere.io/­index.htmlgithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wiki
EntwicklerDolphinDB, IncMicrosoftSiteWhereAurelius, owned by DataStax
Erscheinungsjahr20181989200520102012
Aktuelle Versionv2.00.4, January 2022SQL Server 2022, November 20223.4.2, Februar 2024
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infofree community version availablekommerziell infoeingeschränkte kostenlose Version verfügbarOpen Source infoGPL v2.0Open Source infoCommon Public Attribution License Version 1.0Open Source infoApache Lizenz, Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++CJavaJava
Server BetriebssystemeLinux
Windows
Linux
Windows
Linux
OS X
Windows
Linux
OS X
Unix
Windows
Datenschemajajajavordefiniertes Schemaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjajanein
Sekundärindizesjajajaneinja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languagejajaneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)
HTTP RESTJava API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
C#
C++
Delphi
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Ruby
Visual Basic
Clojure
Java
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresjaTransact SQL, .NET languages, R, Python and (with SQL Server 2019) Javabenutzerdefinierte Funktionenja
Triggersneinjajaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungTabellen können auf mehrere Files aufgeteilt werden (horizontale Partitionierung), sharding möglich (mittels federation)ja infobasierend auf PostgreSQLSharding infobasierend auf HBaseja infoüber integrierbare Storage Backends
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjaja, aber abhängig von der SQL-Server Editionja infobasierend auf PostgreSQLfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf HBaseja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinneinneinja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engine
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjajaneinja infoBeziehungen in Graph
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenjaACIDACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja infoUnterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAdministrators, Users, GroupsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardja infobasierend auf PostgreSQLBenutzer mit feingranularem BerechtigungskonzeptBenutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen
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Navicat Monitor is a safe, simple and agentless remote server monitoring tool for SQL Server and many other database management systems.
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Weitere Ressourcen
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Microsoft SQL Server is the DBMS of the Year
4. Januar 2017, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years
3. März 2015, Paul Andlinger

Graph DBMSs are gaining in popularity faster than any other database category
21. Januar 2014, Matthias Gelbmann

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