DBMS > Faircom DB vs. Google BigQuery vs. IBM Db2 vs. Linter vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften Faircom DB vs. Google BigQuery vs. IBM Db2 vs. Linter vs. SWC-DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Large scale data warehouse service with append-only tables

Weit verbreitetes RDBMS im Großrechnerumfeld (z/OS), zwei unterschiedliche Versionen für Großrechner und Windows/Linux

RDBMS for high security requirements

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Seit Version 10.5 Unterstützung für JSON/BSON Dokumente mit Kompatibilität zu MongoDB

Relational DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows)
Spatial DBMS

with Db2 Spatial Extender

Spatial DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	128,46
Rang	#8	Overall
	#5	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#346	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

www.faircom.com/products/faircom-db

cloud.google.com/bigquery

www.ibm.com/products/db2

linter.ru

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

cloud.google.com/bigquery/docs

www.ibm.com/docs/en/db2

Entwickler

FairCom Corporation

Google

IBM

relex.ru

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

1979

2010

1983

Version für Großrechner

1990

2020

Aktuelle Version

V12, November 2020

12.1, Oktober 2016

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

kommerziell

kostenlose Version verfügbar

kommerziell

Open Source

GPL V3

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

ANSI C, C++

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
z/OS

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Linux

Datenschema

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

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

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
JSON style queries

Kompatibel zu MongoDB
ODBC
XQuery

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

keine

Sharding

nur in Windows/Unix/Linux Version

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

mit Zusatztools (MQ, InfoSphere)

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

tunable from ACID to Eventually Consistent

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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