DBMS > GBase vs. IBM Db2 Event Store vs. Linter vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. IBM Db2 Event Store vs. Linter vs. VoltDB

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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.

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

RDBMS for high security requirements

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,05
Rang	#186	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	0,27
Rang	#309	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	0,12
Rang	#350	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	1,47
Rang	#157	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

www.gbase.cn

www.ibm.com/products/db2-event-store

linter.ru

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

docs.voltdb.com

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

IBM

relex.ru

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2004

2017

1990

2010

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

2.0

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

kommerziell

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

C und C++

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Linux
OS X

for development

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

nein

SQL

Support of SQL

Standard with numerous extensions

through the embedded Spark runtime

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

Source-Replica 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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, ibm.com

How IBM Is Turning Db2 into an ‘AI Database’
3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM
19. September 2019, Express Computer

bereitgestellt von Google News

Unveiling Volt Active Data's game-changing approach to limitless app performance
16. Oktober 2023, YourStory

VoltDB Launches Active(N) Lossless Cross Data Center Replication
31. August 2021, PR Newswire

VoltDB Turns to Real-Time Analytics with NewSQL Database
30. Januar 2014, Datanami

VoltDB Upgrades Power, Security of Its In-Memory Database
1. Februar 2017, eWeek

VoltDB Adds Geospatial Support, Cross-Site Replication
28. Januar 2016, The New Stack

bereitgestellt von Google News

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