DBMS > EsgynDB vs. Greenplum vs. Riak TS vs. Warp 10 vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Greenplum vs. Riak TS vs. Warp 10 vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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.

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

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

Punkte	0,28
Rang	#307	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	0,14
Rang	#344	Overall
	#32	Time Series DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

www.esgyn.cn

greenplum.org

www.warp10.io

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

www.warp10.io/content/02_Getting_started

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Esgyn

Pivotal Software Inc.

Open Source, formerly Basho Technologies

SenX

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

2005

2015

2019

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

3.0.0, September 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

MIT 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

Erlang

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

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

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

yes, limited

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

HTTP API
Native Erlang Interface

HTTP API
Jupyter
WebSocket

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
Java
Perl
Python
R

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Erlang

WarpScript

nein

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf HBase

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

nein

Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations

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

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

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