DBMS > Greenplum vs. InfinityDB vs. ITTIA vs. ReductStore

Vergleich der Systemeigenschaften Greenplum vs. InfinityDB vs. ITTIA vs. ReductStore

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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.

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

Edge Time Series DBMS with Real-Time Stream Processing

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	7,71
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#59	Key-Value Stores

Punkte	0,36
Rang	#272	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

greenplum.org

boilerbay.com

www.ittia.com

github.com/reductstore
www.reduct.store

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

boilerbay.com/infinitydb/manual

www.reduct.store/docs

Entwickler

Pivotal Software Inc.

Boiler Bay Inc.

ITTIA L.L.C.

ReductStore LLC

Erscheinungsjahr

2005

2002

2007

2023

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

4.0

8.7

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Business Source License 1.1

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

Java

C und C++

C++, Rust

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

Float/Blob/Integer/String/Unicode/Date/Time/Timestamp/Interval

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

Sekundärindizes

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

SQL

Support of SQL

nein

yes

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
WebSocket

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

Java

C
C++
JavaScript (Node.js)
Python

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

nein

Database file passwords

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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

Chapter 1. Introducing the Greenplum Database
6. Dezember 2018, oreilly.com

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale
9. September 2019, AWS Blog

Greenplum 6 ventures outside the analytic box
19. März 2019, ZDNet

EMC and Greenplum Dress Elephant for IT Parade
8. Dezember 2011, WIRED

EMC Introduces Breakthrough 'Big Data' Computing System
13. Oktober 2010, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

Embedded secured data base for STM32 MCUs
16. Oktober 2023, Electronics Weekly

ITTIA Embedded Time Series Database to Support STM32 Edge Devices
8. April 2022, Embedded Computing Design

Free Healthcare Data for Use with Maptitude 2019 Mapping Software
20. September 2019, GISuser.com

bereitgestellt von Google News

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