DBMS > EsgynDB vs. GridDB vs. Lovefield vs. SAP IQ

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. GridDB vs. Lovefield vs. SAP IQ

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Columnar RDBMS optimized for Big Data analytics

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

spaltenorientiert

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	1,91
Rang	#123	Overall
	#10	Time Series DBMS

Punkte	0,22
Rang	#306	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	2,56
Rang	#106	Overall
	#52	Relational DBMS

Website

www.esgyn.cn

griddb.net

google.github.io/lovefield

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-iq-big-data-management.html

Technische Dokumentation

docs.griddb.net

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

help.sap.com/docs/SAP_IQ

Entwickler

Esgyn

Toshiba Corporation

Google

SAP, formerly Sybase

Erscheinungsjahr

2015

2013

2014

1994

Aktuelle Version

5.1, August 2022

2.1.12, February 2017

16.1 SPS04, April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

C++

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

JavaScript

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

shared disk or shared nothing architectures with SAP IQ Multiplexer

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

keine

SAP/Sybase Replication Server

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

nein

Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID at container level

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users can be defined per database

nein

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

Now Features Scale-Out and Scale-Up combo for Petabyte-scale Data Management
3. Dezember 2019, global.toshiba

Toshiba launches cloudy managed IoT database service running its own GridDB
8. April 2021, The Register

’s SQL Interface, Aims to Accelerate Open Innovation
17. Juni 2020, global.toshiba

TOSHIBA DIGITAL SOLUTIONS CORPORATION
1. November 2020, global.toshiba

IoT: Opt for the Right Open Source Database
11. August 2023, Open Source For You

bereitgestellt von Google News

New Services in SAP HANA Cloud Lower TCO for Customers in Data-Intensive, Highly Regulated Industries
7. April 2021, SAP News

Google Cloud adds backup vaults and centralized management
10. September 2024, Blocks & Files

SAP Products & Services Data Portfolio
2. Juli 2021, Datamation

SAP data and analytics: in with the new, don't squander the old
22. Juli 2019, ZDNet

SAP Scales Out HANA In-Memory For Clouds
6. März 2014, EnterpriseAI

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