DBMS > FeatureBase vs. OpenQM vs. Sequoiadb vs. Ultipa

Vergleich der Systemeigenschaften FeatureBase vs. OpenQM vs. Sequoiadb vs. Ultipa

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Name

Kurzbeschreibung

Real-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Multivalue DBMS

Document Store
Relational DBMS

Graph DBMS

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

Punkte	0,31
Rang	#292	Overall
	#135	Relational DBMS

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,50
Rang	#258	Overall
	#41	Document Stores
	#120	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#330	Overall
	#30	Graph DBMS

Website

www.featurebase.com

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

www.sequoiadb.com

www.ultipa.com

Technische Dokumentation

docs.featurebase.com

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

www.ultipa.com/document

Entwickler

Molecula and Pilosa Open Source Contributors

Rocket Software, originally Martin Phillips

Sequoiadb Ltd.

Ultipa

Erscheinungsjahr

2017

1993

2013

2019

Aktuelle Version

2022, May 2022

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

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++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

with some exceptions

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

oid, date, timestamp, binary, regex

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

SQL queries

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

.Net
C++
Java
PHP
Python

C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using Linux fsync

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights can be defined down to the item level

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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17. Juni 2019, hackernoon.com

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28. September 2021, Business Insider

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7. Dezember 2021, CRN

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High-performance computing's role in real-time graph analytics - DataScienceCentral.com
30. Januar 2024, Data Science Central

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