DBMS > EJDB vs. Infobright vs. Netezza vs. Newts vs. Qdrant

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. Infobright vs. Netezza vs. Newts vs. Qdrant

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

High performant column-oriented DBMS for analytic workloads using MySQL or PostgreSQL as a frontend

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

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

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	0,96
Rang	#194	Overall
	#91	Relational DBMS

Punkte	9,06
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	1,16
Rang	#175	Overall
	#6	Vektor DBMS

Website

github.com/Softmotions/ejdb

ignitetech.com/softwarelibrary/infobrightdb

www.ibm.com/products/netezza

opennms.github.io/newts

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

Technische Dokumentation

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

github.com/OpenNMS/newts/wiki

qdrant.tech/documentation

Entwickler

Softmotions

Ignite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc.

IBM

OpenNMS Group

Qdrant

Erscheinungsjahr

2012

2005

2000

2014

2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

kommerziell

The open source (GPLv2) version did not support inserts/updates/deletes and was discontinued with July 2016

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

Java

Rust

Server Betriebssysteme

serverlos

Linux
Windows

Linux

In Appliance inkludiert

Linux
OS X
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

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

Sekundärindizes

nein

Knowledge Grid Technology used instead

nein

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP REST
Java API

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

.Net
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Java

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Collection-level replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency, tunable consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

exploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilities

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

nein

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

IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, IBM

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services
27. Mai 2020, AWS Blog

IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick
29. Juni 2020, Datanami

Netezza Performance Server
12. August 2020, IBM

bereitgestellt von Google News

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

Qdrant Announces an Industry-First Hybrid Cloud Offering For Enterprise AI Applications
16. April 2024, Business Wire

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

Qdrant launches first vector database as a managed hybrid cloud
16. April 2024, VentureBeat

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

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