DBMS > Greenplum vs. Microsoft Azure AI Search vs. Riak KV vs. SiteWhere vs. Teradata

Vergleich der Systemeigenschaften Greenplum vs. Microsoft Azure AI Search vs. Riak KV vs. SiteWhere vs. Teradata

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.

Search-as-a-service for web and mobile app development

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Vektor DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

Punkte	5,75
Rang	#58	Overall
	#7	Suchmaschinen

Punkte	3,84
Rang	#76	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	0,07
Rang	#347	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	41,47
Rang	#22	Overall
	#15	Relational DBMS

Website

greenplum.org

azure.microsoft.com/en-us/services/search

github.com/sitewhere/sitewhere

www.teradata.com

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

learn.microsoft.com/en-us/azure/search

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

docs.teradata.com

Entwickler

Pivotal Software Inc.

Microsoft

OpenSource, formerly Basho Technologies

SiteWhere

Teradata

Erscheinungsjahr

2005

2015

2009

2010

1984

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

3.2.0, Dezember 2022

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

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

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

gehostet
Linux

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

eingeschränkt

nein

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

nein

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

HTTP API
Native Erlang Interface

HTTP REST

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

C#
Java
JavaScript
Python

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Erlang

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

kein "single point of failure"

Sharding

basierend auf HBase

Sharding

Hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Implicit feature of the cloud service

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

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

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

using Azure authentication

yes, using Riak Security

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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

DB-Engines Blog Posts

Teradata is the most popular data warehouse DBMS
2. April 2013, Paul Andlinger

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A Critique of Resizable Hash Tables: Riak Core & Random Slicing
26. August 2018, InfoQ.com

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26. Mai 2015, diginomica

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11. Juli 2017, Open Source For You

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5. September 2024, Analytics Insight

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22. September 2024, MarketBeat

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17. September 2024, TechTarget

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