DBMS > FeatureBase vs. searchxml vs. Vertica

Vergleich der Systemeigenschaften FeatureBase vs. searchxml vs. Vertica

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

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.

DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Native XML DBMS
Suchmaschine

Relational DBMS

Column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,23
Rang	#296	Overall
	#134	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#7	Native XML DBMS
	#24	Suchmaschinen

Punkte	9,62
Rang	#42	Overall
	#26	Relational DBMS

Website

www.featurebase.com

www.searchxml.net/category/products

www.vertica.com

Technische Dokumentation

docs.featurebase.com

www.searchxml.net/support/handouts

vertica.com/documentation

Entwickler

Molecula and Pilosa Open Source Contributors

informationpartners gmbh

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Erscheinungsjahr

2017

2015

2005

Aktuelle Version

2022, May 2022

1.0

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

SQL queries

nein

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC

RESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python

C++

most other programming languages supported via APIs

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

on the application server

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

sychronisation to multiple collections

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Bi-directional Spark integration

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

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

ACID

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

Domain, group and role-based access control at the document level and for application services

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

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

Former Silicon Labs CEO Tyson Tuttle launches AI startup Circuit, acquires Austin startup Molecula
23. Juli 2024, The Business Journals

Get Your Infrastructure Ready for Real-Time Analytics
9. März 2022, Built In

Pilosa: A Scalable High Performance Bitmap Database Index
17. Juni 2019, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

Vertica on Kubernetes
20. Juni 2024, blogs.opentext.com

What’s New in OpenText Vertica
10. Januar 2024, blogs.opentext.com

Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS
12. März 2024, Datanami

MapR Hadoop Upgrade Spins YARN, Supports HP Vertica Analytics Platform
31. Mai 2024, Data Center Knowledge

Querying a Vertica data source in Amazon Athena using the Athena Federated Query SDK
11. Februar 2021, AWS Blog

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