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Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. Greenplum vs. RavenDB vs. Vitess

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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.

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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	2,92
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

Punkte	0,82
Rang	#209	Overall
	#97	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

ravendb.net/docs

vitess.io/docs

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

Pivotal Software Inc.

Hibernating Rhinos

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2004

2005

2010

2013

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

7.0.0, September 2023

5.4, Juli 2022

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Docker
Linux
macOS

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

seit Version 4.2

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

Standard with numerous extensions

SQL-like query language (RQL)

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

proprietäre Syntax

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID, Cluster-wide transaction available

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Authorization levels configured per client per database

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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. Dezember 2018, oreilly.com

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

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19. März 2019, ZDNet

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

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3. Oktober 2023, PR Newswire

RavenDB Welcomes David Baruc as Chief Revenue Officer: Seasoned Tech Leader to Drive Global Sales and ...
13. Juni 2023, PR Newswire

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14. Mai 2021, The New Stack

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23. Mai 2022, InfoQ.com

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15. Mai 2019, Datanami

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18. Mai 2021, Datanami

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18. Mai 2021, The Register

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

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13. November 2019, TechTarget

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23. November 2021, The New Stack

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