DBMS > DolphinDB vs. OrigoDB vs. Qdrant vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. OrigoDB vs. Qdrant vs. XTDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

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.

A fully ACID in-memory object graph database

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Vektor DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,06
Rang	#380	Overall
	#50	Document Stores
	#18	Object oriented DBMS

Punkte	1,28
Rang	#167	Overall
	#7	Vektor DBMS

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

Website

www.dolphindb.com

origodb.com

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

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

Technische Dokumentation

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

origodb.com/docs

qdrant.tech/documentation

www.xtdb.com/docs

Entwickler

DolphinDB, Inc

Robert Friberg et al

Qdrant

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2018

2009

under the name LiveDB

2021

2019

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache Version 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

C++

Rust

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

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

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

Numbers, Strings, Geo, Boolean

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

.NET Client API
HTTP API
LINQ

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Collection-level replication

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

Eventual Consistency, tunable consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

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

Administrators, Users, Groups

Role based authorization

Key-based authentication

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

Open source vector database startup Qdrant raises $28M
23. Januar 2024, TechCrunch

Qdrant Raises $28M to Advance Massive-Scale AI Applications
23. Januar 2024, Business Wire

Qdrant Hybrid Cloud is Now Available for OCI Customers: Managed Vector Search Engine for Data-Sensitive AI ...
16. April 2024, Oracle

Qdrant offers managed vector database for hybrid clouds
16. April 2024, InfoWorld

Why Vector Data Services For AI Are A Moveable Feast
17. April 2024, Forbes

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk