DBMS > atoti vs. DuckDB vs. LeanXcale vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. DuckDB vs. LeanXcale vs. Yanza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	0,45
Rang	#253	Overall
	#13	Object oriented DBMS

Punkte	5,61
Rang	#60	Overall
	#34	Relational DBMS

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Website

atoti.io

duckdb.org

www.leanxcale.com

yanza.com

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

duckdb.org/docs

Entwickler

ActiveViam

LeanXcale

Yanza

Erscheinungsjahr

2018

2015

Aktuelle Version

1.0.0, Juni 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

Open Source

MIT License

kommerziell

free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

but mainly used as a service provided by Yanza

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

serverlos

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

C
Java
Scala

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

nein

Triggers

nein

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

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