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Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Greenplum vs. GreptimeDB vs. Solr vs. Trafodion

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

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.

An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	8,37
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#352	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

docs.greptime.com

solr.apache.org/resources.html

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Esgyn

Pivotal Software Inc.

Greptime Inc.

Apache Software Foundation

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2015

2005

2022

2006

2014

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

9.6.0, April 2024

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 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

Rust

Java

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Läuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)

Linux

Datenschema

schema-free, schema definition possible

Dynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

XML Unterstützung

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

nein

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

gRPC
HTTP API
JDBC

Java API
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
Java
Perl
Python
R

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Python

Java plugins

Java Stored Procedures

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

optimistic Locking

ACID

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

Simple rights management via user accounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr

Competitive advantages

- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr

Typical application scenarios

For IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr

Key customers

Greptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr

Market metrics

GreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr

Licensing and pricing models

GreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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

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Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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