DBMS > Drizzle vs. Greenplum vs. H2 vs. Machbase Neo vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. Greenplum vs. H2 vs. Machbase Neo vs. WakandaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

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.

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	7,71
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	7,57
Rang	#47	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#348	Overall
	#34	Time Series DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

www.h2database.com/html/main.html

machbase.com/dbms

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Pivotal Software Inc.

Thomas Mueller

Machbase

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2008

2005

2013

2012

Aktuelle Version

7.2.4, September 2012

7.0.0, September 2023

2.2.220, Juli 2023

V8.0, August 2023

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GNU GPL

Open Source

Apache 2.0

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

kommerziell

free test version available

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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++

Java

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

mit propriätären Erweiterungen

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Java
PHP

C
Java
Perl
Python
R

Java

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

selectable replication factor

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

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

volatile and lookup table

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Chapter 1. Introducing the Greenplum Database
6. Dezember 2018, O'Reilly Media

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale
9. September 2019, AWS Blog

Greenplum 6 ventures outside the analytic box
19. März 2019, ZDNet

RSA: EMC integrates Hadoop with Greenplum database
26. Februar 2013, DatacenterDynamics

EMC Introduces Breakthrough 'Big Data' Computing System
13. Oktober 2010, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk