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Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. OpenMLDB vs. Trino

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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.

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

Fast distributed SQL query engine for big data analytics. Forked from Presto and originally named PrestoSQL

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Wide Column Store

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

Punkte	2,67
Rang	#102	Overall
	#8	Time Series DBMS
	#6	Vektor DBMS

Punkte	0,08
Rang	#343	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	5,47
Rang	#62	Overall
	#35	Relational DBMS

Website

www.dolphindb.com

openmldb.ai

trino.io

Technische Dokumentation

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

openmldb.ai/docs/zh/main

trino.io/broadcast
trino.io/docs/current

Entwickler

DolphinDB, Inc

4 Paradigm Inc.

Trino Software Foundation

Erscheinungsjahr

2018

2020

2012

2020 rebranded from PrestoSQL

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

2024-2 February 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

C++, Java, Scala

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

Linux
macOS

for devlopment

Datenschema

Fixed schema

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

depending on connected data-source

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
SQLAlchemy

JDBC
RESTful HTTP API
Trino CLI

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++
Go
Java
Python
Scala

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, depending on connected data-source

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

horizontal partitioning

depending on connected data-source

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

depending on connected data-source

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

depending on connected data-source

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

depending on connected data-source

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

depending on connected data-source

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators, Users, Groups

fine grained access rights according to SQL-standard

SQL standard access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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65: Performance boosts
12. September 2024

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Weitere Ressourcen

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