DBMS > InfinityDB vs. MonetDB vs. OpenQM vs. OrigoDB

Vergleich der Systemeigenschaften InfinityDB vs. MonetDB vs. OpenQM vs. OrigoDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

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

A fully ACID in-memory object graph database

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Multivalue DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#378	Overall
	#57	Key-Value Stores

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Website

boilerbay.com

www.monetdb.org

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

origodb.com

Technische Dokumentation

boilerbay.com/infinitydb/manual

www.monetdb.org/Documentation

origodb.com/docs

Entwickler

Boiler Bay Inc.

MonetDB BV

Rocket Software, originally Martin Phillips

Robert Friberg et al

Erscheinungsjahr

2002

2004

1993

2009

under the name LiveDB

Aktuelle Version

4.0

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
Windows

Datenschema

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

with some exceptions

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

Sekundärindizes

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

SQL

Support of SQL

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Unterstützte Programmiersprachen

Java

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

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in SQL, C, R

Triggers

nein

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding via remote tables

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

nein

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights can be defined down to the item level

Role based authorization

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Weitere Ressourcen

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31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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9. Dezember 2021, Datanami

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6. April 2018, Data Science Central

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14. Januar 2020, Towards Data Science

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4. September 2019, Open Source For You

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