DBMS > GBase vs. Greenplum vs. NSDb vs. SQream DB vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. Greenplum vs. NSDb vs. SQream DB vs. SwayDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1,07
Rang	#185	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	8,37
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,70
Rang	#227	Overall
	#104	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

nsdb.io/Architecture

docs.sqream.com

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

Pivotal Software Inc.

SQream Technologies

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2004

2005

2017

2018

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

7.0.0, September 2023

2022.1.6, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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, Java, Python

Java, Scala

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

ja, ANSI Standard SQL Types

nein

XML Unterstützung

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

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

Standard with numerous extensions

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

.Net
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

Java
Scala

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

nein

user defined functions in Python

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

horizontal and vertical partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale | Amazon Web Services
9. September 2019, AWS Blog

1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
6. Dezember 2018, oreilly.com

RSA: EMC integrates Hadoop with Greenplum database
26. Februar 2013, DatacenterDynamics

Greenplum 6 ventures outside the analytic box
19. März 2019, ZDNet

Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some
7. November 2019, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

SQream Announces Strategic Integration for Powerful Big Data Analytics with Dataiku
9. Februar 2024, insideBIGDATA

I SQream, you SQream, we all SQream for … data analytics?
5. Oktober 2023, fierce-network.com

SQream Technologies raises $39.4 million for GPU-accelerated databases
24. Juni 2020, VentureBeat

Chinese giant Alibaba leads investment round in Israel big-data startup
30. Mai 2018, The Times of Israel

Accelerated Databases In The Fast Lane
25. Juni 2020, The Next Platform

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