DBMS > EDB Postgres vs. GBase vs. Greenplum vs. NSDb

Vergleich der Systemeigenschaften EDB Postgres vs. GBase vs. Greenplum vs. NSDb

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

The EDB Postgres Platform is an enterprise-class data management platform based on the open source database PostgreSQL with flexible deployment options and Oracle compatibility features, complemented by tool kits for management, integration, and migration.

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

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.

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1,91
Rang	#130	Overall
	#60	Relational DBMS

Punkte	1,05
Rang	#186	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	8,08
Rang	#48	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

www.enterprisedb.com/docs

docs.greenplum.org

nsdb.io/Architecture

Entwickler

EnterpriseDB

General Data Technology Co., Ltd.

Pivotal Software Inc.

Erscheinungsjahr

2005

2004

2005

2017

Aktuelle Version

14, Dezember 2021

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

7.0.0, September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

BSD for PostgreSQL-components

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

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, Python

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

Linux
macOS

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

specific XML-type available, but no XML query functionality.

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

Standard with numerous extensions

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Python
Tcl

C
Java
Perl
Python
R

Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

user defined functions

nein

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

by hash, list or range

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual 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

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

EDB unveils EDB Postgres AI
23. Mai 2024, InfoWorld

Nutanix partners with EDB to fit database service for AI – Blocks and Files
21. Mai 2024, Blocks and Files

EDB Puts Postgres in the Middle of Analytics Workflow with New Lakehouse Stack
22. April 2024, Datanami

Enterprise DB begins rolling AI features into PostgreSQL
23. Mai 2024, SiliconANGLE News

EDB Announces EDB Postgres® AI, an Intelligent Platform for Transactional, Analytical and AI Workloads
23. Mai 2024, GlobeNewswire

bereitgestellt von Google News

1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
6. Dezember 2018, O'Reilly Media

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

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

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

Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some
7. November 2019, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk