DBMS > EsgynDB vs. HyperSQL vs. IBM Db2 Event Store vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. HyperSQL vs. IBM Db2 Event Store vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

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

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	3,49
Rang	#87	Overall
	#47	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Website

www.esgyn.cn

hsqldb.org

www.ibm.com/products/db2-event-store

yaacomo.com

Technische Dokumentation

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

Entwickler

Esgyn

IBM

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2015

2001

2017

2009

Aktuelle Version

2.7.2, Juni 2023

2.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

kommerziell

free developer edition available

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

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Android
Linux
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Java, SQL

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

keine

Active-active shard replication

Source-Replica Replikation

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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24. Oktober 2022, The Daily Swig

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14. November 2022, TheServerSide.com

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Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
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31. Mai 2018, Data Center Knowledge

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3. Juni 2019, Datanami

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4. Oktober 2022, ITPro

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