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

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	IBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessen	Postgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessen	SWC-DB Super Wide Column Database  Xaus Vergleich ausschliessen	Yanza  Xaus Vergleich ausschliessen
				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, scalable Wide Column DBMS	Time Series DBMS for IoT Applications
Primäres Datenbankmodell	Event Store Time Series DBMS	Relational DBMS	Wide Column Store	Time Series DBMS
Sekundäre Datenbankmodelle		Document Store Spatial DBMS	Time Series 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 0,08 Rang #364   Overall #13   Wide Column Stores
Website	www.ibm.com/­products/­db2-event-store	www.postgres-xl.org	github.com/­kashirin-alex/­swc-db www.swcdb.org	yanza.com
Technische Dokumentation	www.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-store	www.postgres-xl.org/­documentation
Entwickler	IBM		Alex Kashirin	Yanza
Erscheinungsjahr	2017	2014 seit 2012, ursprünglich genannt StormDB	2020	2015
Aktuelle Version	2.0	10 R1, Oktober 2018	0.5, April 2021
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell free developer edition available	Open Source Mozilla public license	Open Source GPL V3	kommerziell free version available
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	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++	C	C++
Server Betriebssysteme	Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition	Linux macOS	Linux	Windows
Datenschema	ja	ja	schemafrei	schemafrei
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja		nein
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	ja XML type, but no XML query functionality	nein	nein
Sekundärindizes	nein	ja		nein
SQL Support of SQL	ja through the embedded Spark runtime	ja distributed, parallel query execution	SQL-like query language	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	Proprietäres Protokoll Thrift	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	C++	jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt
Server-seitige Scripts Stored Procedures	ja	benutzerdefinierte Funktionen	nein	nein
Triggers	nein	ja	nein	ja 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			keine
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency	Immediate Consistency	Immediate Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	ja		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	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	ja	nein	nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	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
	IBM Db2 Event Store	Postgres-XL	SWC-DB Super Wide Column Database	Yanza
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten	Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning 25. Juli 2019, ibm.com IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere 31. Mai 2018, Data Center Knowledge How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database' 3. Juni 2019, Datanami Best cloud databases of 2022 4. Oktober 2022, ITPro bereitgestellt von Google News		2022 All O-Zone Football Team 17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone bereitgestellt von Google News

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