DBMS > EventStoreDB vs. ObjectBox vs. Teradata vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften EventStoreDB vs. ObjectBox vs. Teradata vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

Lightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectors

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

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

Primäres Datenbankmodell

Event Store

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	1,07
Rang	#181	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	1,08
Rang	#179	Overall
	#6	Object oriented DBMS
	#9	Vektor DBMS

Punkte	41,47
Rang	#22	Overall
	#15	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#330	Overall
	#45	Document Stores

Website

www.eventstore.com

github.com/objectbox
objectbox.io

www.teradata.com

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

Technische Dokumentation

developers.eventstore.com

docs.objectbox.io

docs.teradata.com

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Event Store Limited

ObjectBox Limited

Teradata

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2012

2017

1984

2019

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

4.0 (May 2024)

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

kommerziell

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 und C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

gehostet
Linux

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

Datenschema

schemafrei

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

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

nein

SQL 2016 + extensions

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres native API

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Hashing

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Data sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offline

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

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Local AI – what it is and why we need it
11. September 2024

First on-device Vector Database (aka Semantic Index) for iOS
24. Juli 2024

Retrieval Augmented Generation (RAG) with vector databases: Expanding AI Capabilities
18. Juni 2024

The on-device Vector Database for Android and Java
29. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Teradata is the most popular data warehouse DBMS
2. April 2013, Paul Andlinger

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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25. September 2024, Nasdaq

Teradata wants you to think differently about data and innovation – and take inspiration from the likes of Shazam
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