DBMS > EsgynDB vs. Google BigQuery vs. jBASE vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Google BigQuery vs. jBASE vs. Postgres-XL

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Large scale data warehouse service with append-only tables

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Multivalue DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,23
Rang	#319	Overall
	#141	Relational DBMS

Punkte	61,90
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	1,43
Rang	#160	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	0,52
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

www.esgyn.cn

cloud.google.com/bigquery

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Esgyn

Google

Rocket Software (früher Zumasys)

Erscheinungsjahr

2015

2010

1991

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

5.7

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla public 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++, Java

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

AIX
Linux
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

Embedded SQL for jBASE in BASIC

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

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

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

.Net
Basic
Jabbascript
Java

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

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

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

MVCC

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Access rights can be defined down to the item level

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year
3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Winning the 2020 Google Cloud Technology Partner of the Year – Infrastructure Modernization Award
22. Dezember 2021, CIO

Google’s Logica language addresses SQL’s flaws
15. April 2021, InfoWorld

Hightouch Announces $38M in Funding and Launches New Customer 360 Toolkit
20. Juli 2023, Datanami

Hightouch Raises $38M in Funding
19. Juli 2023, FinSMEs

Benefits of a Hybrid Data Lake. How to combine a Data Warehouse with a… | by Christianlauer
14. Januar 2021, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Temenos signs first customer in India
24. August 2009, Finextra

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk