DBMS > IBM Db2 Event Store vs. LeanXcale vs. Newts vs. SiriDB vs. SQream DB

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. LeanXcale vs. Newts vs. SiriDB vs. SQream DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

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

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Open Source Time Series DBMS

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

Primäres Datenbankmodell

Event Store
Time Series DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,27
Rang	#309	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#375	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,07
Rang	#378	Overall
	#42	Time Series DBMS

Punkte	0,74
Rang	#224	Overall
	#103	Relational DBMS

Website

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

www.leanxcale.com

opennms.github.io/newts

siridb.com

sqream.com

Technische Dokumentation

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

github.com/OpenNMS/newts/wiki

docs.siridb.com

docs.sqream.com

Entwickler

IBM

LeanXcale

OpenNMS Group

Cesbit

SQream Technologies

Erscheinungsjahr

2017

2015

2014

2017

Aktuelle Version

2.0

2022.1.6, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

kommerziell

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++

Java

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data

ja, ANSI Standard SQL Types

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

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

HTTP REST
Java API

HTTP API

.Net
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
Java
Scala

Java

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

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

horizontal and vertical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

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

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

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

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

I SQream, you SQream, we all SQream for … data analytics?
5. Oktober 2023, Fierce Network

SQream Announces Strategic Integration for Powerful Big Data Analytics with Dataiku
9. Februar 2024, insideBIGDATA

SQream Joins Samsung Cloud Platform Ecosystem
26. Juli 2023, Datanami

SQream Technologies raises $39.4 million for GPU-accelerated databases
24. Juni 2020, VentureBeat

Chinese giant Alibaba leads investment round in Israel big-data startup
30. Mai 2018, The Times of Israel

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk