DBMS > Informix vs. Lovefield vs. MonetDB vs. TimesTen vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Informix vs. Lovefield vs. MonetDB vs. TimesTen vs. WakandaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A secure embeddable database from IBM, positioned besides IBM Db2 as a relatively low-cost product optimized for OLTP and Internet of Things data

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Seit Version 12.10 JSON/BSON Datentype mit Kompatibilität zu MongoDB

Relational DBMS

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS
Time Series DBMS

with Informix TimeSeries Extension

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	17,12
Rang	#34	Overall
	#21	Relational DBMS

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#141	Overall
	#64	Relational DBMS

Punkte	1,36
Rang	#161	Overall
	#75	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#356	Overall
	#16	Object oriented DBMS

Website

www.ibm.com/products/informix

google.github.io/lovefield

www.monetdb.org

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

informix.hcldoc.com
www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSGU8G/welcomeIfxServers.html

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

www.monetdb.org/Documentation

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

wakanda.github.io/doc

Entwickler

IBM, HCL Technologies

Effective May 1st, 2017, HCL took on development, technical support, and product management teams, and works jointly with IBM on product strategy, marketing, and sales.

Google

MonetDB BV

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

1984

2014

2004

1998

2012

Aktuelle Version

14.10.FC5, November 2020

2.1.12, February 2017

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose Developer Edition verfügbar

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla Public License 2.0

kommerziell

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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,C++ und Java

JavaScript

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux
macOS
Solaris
Windows

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

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

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Seit Version 12.10 Unterstützung für native JSON/BSON Datentypen

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
JSON API

Kompatibel zu MongoDB
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

JavaScript

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

C
C++
Java
PL/SQL

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in SQL, C, R

PL/SQL

Triggers

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding via remote tables

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

Source-replica replication available in experimental status

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users with fine-grained authentication, authorization, and auditing controls

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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24. April 2024, ibm.com

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

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14. Januar 2020, Towards Data Science

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13. Juni 2018, Data Science Central

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