DBMS > Heroic vs. IBM Db2 Event Store vs. Sadas Engine vs. Sequoiadb

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. IBM Db2 Event Store vs. Sadas Engine vs. Sequoiadb

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

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

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

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

Website

github.com/spotify/heroic

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

www.sadasengine.com

www.sequoiadb.com

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

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

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

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

Entwickler

Spotify

IBM

SADAS s.r.l.

Sequoiadb Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

2017

2006

2013

Aktuelle Version

2.0

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free developer edition available

kommerziell

free trial version available

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

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 und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

AIX
Linux
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

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

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

nein

through the embedded Spark runtime

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

.Net
C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

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 Unterstützung

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

nein

managed by 'Learn by Usage'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, IBM

IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere
31. Mai 2018, Data Center Knowledge

How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database'
3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM
19. September 2019, Express Computer

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk