DBMS > H2GIS vs. SiriDB vs. TempoIQ vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften H2GIS vs. SiriDB vs. TempoIQ vs. Trafodion

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

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

Kurzbeschreibung

Spatial extension of H2

Open Source Time Series DBMS

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Spatial DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

www.h2gis.org

siridb.com

tempoiq.com (offline)

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

www.h2gis.org/docs/home

docs.siridb.com

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

CNRS

Cesbit

TempoIQ

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2013

2017

2012

2014

Aktuelle Version

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

LGPL 3.0

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

Java

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

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

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

basierend auf H2

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Realtime Alerts

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

basierend auf H2

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

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

basierend auf H2

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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