DBMS > atoti vs. JaguarDB vs. SwayDB vs. Vertica

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. JaguarDB vs. SwayDB vs. Vertica

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,59
Rang	#242	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	0,09
Rang	#356	Overall
	#53	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	0,04
Rang	#373	Overall
	#57	Key-Value Stores

Punkte	11,40
Rang	#43	Overall
	#27	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

www.jaguardb.com/support.html

vertica.com/documentation

Entwickler

ActiveViam

DataJaguar, Inc.

Simer Plaha

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Erscheinungsjahr

2015

2018

2005

Aktuelle Version

3.3 July 2023

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

Open Source

GPL V3.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

the server part. Clients available in other languages

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Datenschema

schemafrei

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

nein

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Kotlin
Scala

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

nein

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

keine

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Bi-directional Spark integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,...
» mehr

Competitive advantages

Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages...
» mehr

Typical application scenarios

Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk...
» mehr

Key customers

Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,...
» mehr

Licensing and pricing models

Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

FRTB product of the year: ActiveViam
28. November 2023, Risk.net

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OCI Object Storage Completes Technical Validation of Vertica in Eon Mode
16. Oktober 2023, blogs.oracle.com

Solving Big Data Challenges with Data Science at Uber
7. April 2024, Uber

Vertica by OpenText and Anritsu Sign New Deal for Next-Gen Architecture and 5G Network Capabilities
17. Mai 2023, PR Newswire

MapR Hadoop Upgrade Runs HP Vertica
22. September 2023, InformationWeek

Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS
12. März 2024, Datanami

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