DBMS > GBase vs. IBM Db2 warehouse vs. NSDb vs. Qdrant vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. IBM Db2 warehouse vs. NSDb vs. Qdrant vs. TimesTen

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Data warehousing service aus der Cloud

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

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	1,37
Rang	#160	Overall
	#74	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	1,28
Rang	#167	Overall
	#7	Vektor DBMS

Punkte	1,36
Rang	#161	Overall
	#75	Relational DBMS

Website

www.gbase.cn

www.ibm.com/products/db2/warehouse

nsdb.io

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

Technische Dokumentation

nsdb.io/Architecture

qdrant.tech/documentation

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

IBM

Qdrant

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2004

2014

2017

2021

1998

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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

Rust

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
macOS

Docker
Linux
macOS
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

Numbers, Strings, Geo, Boolean

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

SQL

Support of SQL

Standard with numerous extensions

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

gRPC
HTTP REST
WebSocket

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Scala

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

PL/SQL, SQL PL

nein

PL/SQL

Triggers

nein

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

Collection-level replication

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

Eventual Consistency, tunable consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Key-based authentication

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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23. Juni 2020, Towards Data Science

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31. Mai 2023, Datamation

bereitgestellt von Google News

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23. Januar 2024, TechCrunch

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23. Januar 2024, Business Wire

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