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Vergleich der Systemeigenschaften Firebolt vs. Sadas Engine vs. Ultipa

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Highly scalable cloud data warehouse and analytics product

Forked from Clickhouse

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

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

Punkte	1,49
Rang	#148	Overall
	#68	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#159	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#338	Overall
	#32	Graph DBMS

Website

www.firebolt.io

www.sadasengine.com

www.ultipa.com

Technische Dokumentation

docs.firebolt.io

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

www.ultipa.com/document

Entwickler

Firebolt Analytics Inc.

SADAS s.r.l.

Ultipa

Erscheinungsjahr

2020

2006

2019

Aktuelle Version

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version 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++

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
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

SQL

Support of SQL

APIs und andere Zugriffskonzepte

.Net
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
JavaScript (Node.js)
Python

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles according to 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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18. September 2024, insideBIGDATA

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11. September 2024, The Business Journals

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