DBMS > GreptimeDB vs. H2 vs. Kinetica vs. Sequoiadb vs. Snowflake

Vergleich der Systemeigenschaften GreptimeDB vs. H2 vs. Kinetica vs. Sequoiadb vs. Snowflake

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Data warehousing service aus der Cloud für strukturierte und semi-strukturierte Daten

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#352	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,64
Rang	#236	Overall
	#109	Relational DBMS

Punkte	0,45
Rang	#261	Overall
	#41	Document Stores
	#122	Relational DBMS

Punkte	121,33
Rang	#9	Overall
	#6	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.greptime.com

www.h2database.com/html/main.html

docs.kinetica.com

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

docs.snowflake.net/manuals/index.html

Entwickler

Greptime Inc.

Thomas Mueller

Kinetica

Sequoiadb Ltd.

Snowflake Computing Inc.

Erscheinungsjahr

2022

2005

2012

2013

2014

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

7.1, August 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

kommerziell

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Rust

Java

C, C++

C++

Server Betriebssysteme

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

gehostet

Datenschema

schema-free, schema definition possible

schemafrei

support of semi-structured data formats (JSON, XML, Avro)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

oid, date, timestamp, binary, regex

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP API
JDBC

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

CLI Client
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

Java

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

.Net
C++
Java
PHP
Python

JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

benutzerdefinierte Funktionen

JavaScript

user defined functions

Triggers

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

nein

similar concept for controling cloud resources

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

ACID

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

GPU vRAM or System RAM

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Simple rights management via user accounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr

Competitive advantages

- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr

Typical application scenarios

For IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr

Key customers

Greptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr

Market metrics

GreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr

Licensing and pricing models

GreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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Snowflake is the DBMS of the Year 2021
3. Januar 2022, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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