DBMS > Heroic vs. Kdb vs. OpenQM vs. Oracle Berkeley DB vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. Kdb vs. OpenQM vs. Oracle Berkeley DB vs. Trafodion

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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

Kurzbeschreibung

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

Hoch performantes Time Series DBMS

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Multivalue DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	7,73
Rang	#45	Overall
	#2	Time Series DBMS
	#1	Vektor DBMS

Punkte	0,28
Rang	#291	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	1,88
Rang	#130	Overall
	#23	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

kx.com

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

code.kx.com

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Spotify

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

Rocket Software, originally Martin Phillips

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2014

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

1993

1994

2014

Aktuelle Version

3.6, Mai 2018

3.4-12

18.1.40, Mai 2020

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

table attribute 'grouped'

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (q)

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

mittels Views

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

ein vergleichbares Paradigma wird intern verwendet

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Access rights can be defined down to the item level

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Integrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr

Competitive advantages

provides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr

Typical application scenarios

tick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr

Key customers

Goldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr

Market metrics

kdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr

Licensing and pricing models

upon request
» 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

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