DBMS > Fujitsu Enterprise Postgres vs. MonetDB vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften Fujitsu Enterprise Postgres vs. MonetDB vs. Yanza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Enterprise-grade PostgreSQL-based DBMS with security enhancements such as Transparent Data Encryption and Data Masking, plus high-availability and performance improvement features.

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,22
Rang	#304	Overall
	#137	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#135	Overall
	#62	Relational DBMS

Website

www.postgresql.fastware.com

www.monetdb.org

yanza.com

Technische Dokumentation

www.postgresql.fastware.com/product-manuals

www.monetdb.org/Documentation

Entwickler

PostgreSQL Global Development Group, Fujitsu Australia Software Technology

MonetDB BV

Yanza

Erscheinungsjahr

2004

2015

Aktuelle Version

Fujitsu Enterprise Postgres 14, January 2022

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 2.0

kommerziell

free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

but mainly used as a service provided by Yanza

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

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

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

yes, in SQL, C, R

nein

Triggers

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

partitioning by range, list and by hash

Sharding via remote tables

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

Source-replica replication available in experimental status

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

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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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6. April 2018, Data Science Central

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14. Januar 2020, Towards Data Science

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4. September 2019, Open Source For You

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