DBMS > Greenplum vs. JaguarDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. NSDb vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Greenplum vs. JaguarDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. NSDb vs. SwayDB

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.

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

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

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Wide Column Store

Time Series DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	8,37
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	4,48
Rang	#75	Overall
	#6	Wide Column Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

greenplum.org

www.jaguardb.com

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

nsdb.io

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

www.jaguardb.com/support.html

nsdb.io/Architecture

Entwickler

Pivotal Software Inc.

DataJaguar, Inc.

Microsoft

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2005

2015

2012

2017

2018

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

3.3 July 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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++

the server part. Clients available in other languages

Java, Scala

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

nein

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

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
Scala

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

keine

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

optimistic Locking

nein

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

nein

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

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

1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
6. Dezember 2018, oreilly.com

RSA: EMC integrates Hadoop with Greenplum database
26. Februar 2013, DatacenterDynamics

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

Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some
7. November 2019, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

Azure Cosmos DB Data Migration tool imports from Azure Table storage | Azure updates
5. Mai 2015, Microsoft

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

Quick Guide to Azure Storage Pricing
16. Mai 2023, DevOps.com

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