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Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. LeanXcale vs. Tkrzw vs. Transwarp Hippo

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Name	GBase  Xaus Vergleich ausschliessen	LeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessen	Tkrzw Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  Xaus Vergleich ausschliessen	Transwarp Hippo  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.	A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities	A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet	Cloud-native distributed Vector DBMS that supports storage, retrieval, and management of massive vector-based datasets
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	Key-Value Store Relational DBMS	Key-Value Store	Vektor DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 1,05 Rang #186   Overall #86   Relational DBMS	Punkte 0,36 Rang #280   Overall #40   Key-Value Stores #129   Relational DBMS	Punkte 0,07 Rang #372   Overall #57   Key-Value Stores	Punkte 0,05 Rang #386   Overall #14   Vektor DBMS
Website	www.gbase.cn	www.leanxcale.com	dbmx.net/­tkrzw	www.transwarp.cn/­en/­subproduct/­hippo
Entwickler	General Data Technology Co., Ltd.	LeanXcale	Mikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr	2004	2015	2020	2023
Aktuelle Version	GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c		0.9.3, August 2020	1.0, Mai 2023
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	kommerziell	Open Source Apache Version 2.0	kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C, Java, Python		C++	C++
Server Betriebssysteme	Linux		Linux macOS	Linux macOS
Datenschema	ja	ja	schemafrei
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja		nein	Vector, Numeric and String
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	ja		nein	nein
Sekundärindizes	ja			nein
SQL Support of SQL	Standard with numerous extensions	ja through Apache Derby	nein	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	ADO.NET C API JDBC ODBC	JDBC Kafka Connector ODBC proprietary key/value interface Spark Connector		RESTful HTTP API
Unterstützte Programmiersprachen	C#	C Java Scala	C++ Java Python Ruby	C++ Java Python
Server-seitige Scripts Stored Procedures	user defined functions		nein	nein
Triggers	ja		nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning		keine	Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	ja		keine
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen		nein	nein	no
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency	Immediate Consistency	Immediate Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	ja	ja	nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	ACID	ACID		nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten		ja	ja using specific database classes	ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	ja		nein	Role based access control and fine grained access rights
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