DBMS > IBM Db2 Event Store vs. IRONdb vs. LeanXcale vs. mSQL

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. IRONdb vs. LeanXcale vs. mSQL

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Event Store
Time Series DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,18
Rang	#315	Overall
	#2	Event Stores
	#26	Time Series DBMS

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Punkte	1,26
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

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

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

www.leanxcale.com

hughestech.com.au/products/msql

Technische Dokumentation

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

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

Entwickler

IBM

Circonus LLC.

LeanXcale

Hughes Technologies

Erscheinungsjahr

2017

2015

1994

Aktuelle Version

2.0

V0.10.20, January 2018

4.4, Oktober 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

kommerziell

free licenses can be provided

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 und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

text, numeric, histograms

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

through the embedded Spark runtime

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

through Apache Derby

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

C
Java
Scala

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, in Lua

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Automatic, metric affinity per node

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

configurable replication factor, datacenter aware

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

nein

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

Mudhakar Srivatsa
11. Dezember 2023, IBM Research

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

IBM Confronts AI Resistance
23. Oktober 2019, RTInsights

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

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

bereitgestellt von Google News

Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding
21. Februar 2024, SiliconANGLE News

bereitgestellt von Google News

A Brief History of PHP - Programming PHP, 3rd Edition [Book]
22. September 2018, O'Reilly Media

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk