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Vergleich der Systemeigenschaften GreptimeDB vs. IBM Db2 Event Store vs. OpenEdge vs. RDF4J

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Name

Kurzbeschreibung

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

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

RDF Store

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

Punkte	0,12
Rang	#351	Overall
	#34	Time Series DBMS

Punkte	0,27
Rang	#309	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	3,45
Rang	#85	Overall
	#46	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

greptime.com

www.ibm.com/products/db2-event-store

www.progress.com/openedge

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.greptime.com

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

documentation.progress.com/output/ua/OpenEdge_latest

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Greptime Inc.

IBM

Progress Software Corporation

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2022

2017

1984

2004

Aktuelle Version

2.0

OpenEdge 12.2, Maerz 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free developer edition available

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

Rust

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schema-free, schema definition possible

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

close to SQL 92

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP API
JDBC

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Progress proprietary ABL (Advanced Business Language)

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

since Version 11.4

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Simple rights management via user accounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer und Gruppen

nein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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19. September 2019, Express Computer

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14. September 2014, Progress Software

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15. April 2024, Release.nl

PoC Exploit Released for OpenEdge Authentication Gateway & AdminServer Vulnerability
11. März 2024, GBHackers

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27. Januar 2020, iProgrammer

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13. Juni 2019, Markets Insider

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