DBMS > GBase vs. Greenplum vs. Stardog vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. Greenplum vs. Stardog 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

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.

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Time Series DBMS

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	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Website

www.gbase.cn

greenplum.org

www.stardog.com

yanza.com

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

docs.stardog.com

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

Pivotal Software Inc.

Stardog-Union

Yanza

Erscheinungsjahr

2004

2005

2010

2015

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

7.0.0, September 2023

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

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

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

Implementierungssprache

C, Java, Python

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS
Windows

Windows

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

supports real-time indexing in full-text and geospatial

nein

SQL

Support of SQL

Standard with numerous extensions

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

nein

Triggers

via event handlers

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Beziehungen in Graphen

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

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