DBMS > Hyprcubd vs. OpenQM vs. SiriDB vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Hyprcubd vs. OpenQM vs. SiriDB vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

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

Kurzbeschreibung

Serverless Time Series DBMS

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

Open Source Time Series DBMS

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,27
Rang	#298	Overall
	#10	Multivalue DBMS

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

Website

hyprcubd.com (offline)

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

siridb.com

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

docs.siridb.com

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Hyprcubd, Inc.

Rocket Software, originally Martin Phillips

Cesbit

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

1993

2017

2014

Aktuelle Version

3.4-12

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

MIT License

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

C++, Java

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

with some exceptions

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

time, int, uint, float, string

Numeric data

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC (https)

HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

token access

Access rights can be defined down to the item level

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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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