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Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. H2 vs. MonetDB vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

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

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,56
Rang	#245	Overall
	#10	Object oriented DBMS

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

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

www.h2database.com/html/main.html

www.monetdb.org/Documentation

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

ActiveViam

Thomas Mueller

MonetDB BV

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2005

2004

2014

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

Open Source

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

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++, Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

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

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

yes, in SQL, C, R

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

keine

Sharding via remote tables

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

keine

Source-replica replication available in experimental status

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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9. Dezember 2021, Datanami

How MonetDB Exploits Modern CPU Performance | by Dwi Prasetyo Adi Nugroho
14. Januar 2020, Towards Data Science

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30. September 2019, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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11. Mai 2016, Datanami

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