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Vergleich der Systemeigenschaften GridGain vs. Vertica vs. WakandaDB vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Column oriented

Object oriented DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	1,47
Rang	#154	Overall
	#26	Key-Value Stores
	#72	Relational DBMS

Punkte	10,68
Rang	#43	Overall
	#27	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

www.gridgain.com

www.vertica.com

wakanda.github.io

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

www.gridgain.com/docs/index.html

vertica.com/documentation

wakanda.github.io/doc

www.xtdb.com/docs

Entwickler

GridGain Systems, Inc.

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Wakanda SAS

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2007

2005

2012

2019

Aktuelle Version

GridGain 8.5.1

12.0.3, Jänner 2023

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java, C++, .Net

C++

C++, JavaScript

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

RESTful HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R

JavaScript

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

nein

Triggers

yes (cache interceptors and events)

yes, called Custom Alerts

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

Bi-directional Spark integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Security Hooks for custom implementations

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,...
» mehr

Competitive advantages

Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages...
» mehr

Typical application scenarios

Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk...
» mehr

Key customers

Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,...
» mehr

Licensing and pricing models

Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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