DBMS > IBM Db2 Event Store vs. Postgres-XL vs. Qdrant vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. Postgres-XL vs. Qdrant vs. Yanza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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

Kurzbeschreibung

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

Vektor DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial 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	0,53
Rang	#254	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	1,28
Rang	#167	Overall
	#8	Vektor DBMS

Website

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

www.postgres-xl.org

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

yanza.com

Technische Dokumentation

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

www.postgres-xl.org/documentation

qdrant.tech/documentation

Entwickler

IBM

Qdrant

Yanza

Erscheinungsjahr

2017

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2021

2015

Aktuelle Version

2.0

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

but mainly used as a service provided by Yanza

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C und C++

Rust

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux
macOS

Docker
Linux
macOS
Windows

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numbers, Strings, Geo, Boolean

nein

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

nein

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

Collection-level replication

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, tunable consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

nein

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

Key-based authentication

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

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

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

Open source vector database startup Qdrant raises $28M
23. Januar 2024, TechCrunch

Qdrant Raises $28M to Advance Massive-Scale AI Applications
23. Januar 2024, businesswire.com

Qdrant Hybrid Cloud is Now Available for OCI Customers: Managed Vector Search Engine for Data-Sensitive AI ...
16. April 2024, blogs.oracle.com

Qdrant offers managed vector database for hybrid clouds
16. April 2024, InfoWorld

Why Vector Data Services For AI Are A Moveable Feast
17. April 2024, Forbes

bereitgestellt von Google News

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