DBMS > GBase vs. IBM Db2 warehouse vs. OushuDB vs. TimesTen vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. IBM Db2 warehouse vs. OushuDB vs. TimesTen vs. Vitess

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

A data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learning

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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	0,10
Rang	#355	Overall
	#154	Relational DBMS

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

Punkte	0,88
Rang	#203	Overall
	#95	Relational DBMS

Website

www.gbase.cn

www.ibm.com/products/db2/warehouse

www.oushu.com/product/oushuDB

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

vitess.io

Technische Dokumentation

www.oushu.com/documentation

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

vitess.io/docs

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

IBM

Oushu

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

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

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2004

2014

1998

2013

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

4.0.1, August 2020

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

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

gehostet

Linux

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

Docker
Linux
macOS

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

Standard with numerous extensions

Full-featured ANSI SQL support

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C++

C
C++
Java
PL/SQL

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

PL/SQL, SQL PL

PL/SQL

proprietäre Syntax

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

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Kerberos, SSL and role based access

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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23. Juni 2020, Towards Data Science

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31. Mai 2023, Datamation

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8. September 2021, PingWest

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18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
13. November 2019, TechTarget

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

bereitgestellt von Google News

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