DBMS > LMDB vs. Quasardb vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften LMDB vs. Quasardb vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

A high performant, light-weight, embedded key-value database library

Distributed, high-performance timeseries database

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	2,33
Rang	#118	Overall
	#21	Key-Value Stores

Punkte	0,19
Rang	#327	Overall
	#30	Time Series DBMS

Website

www.symas.com/symas-embedded-database-lmdb

quasar.ai

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

www.lmdb.tech/doc

doc.quasar.ai/master

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Symas

quasardb

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2011

2009

2014

Aktuelle Version

0.9.32, Jaenner 2024

3.14.1, Jänner 2024

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

integer and binary

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

mittels Tags

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Nim
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Swift
Tcl

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

consistent hashing

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

Transient mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Cryptographically strong user authentication and audit trail

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

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Weitere Ressourcen

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15. Juni 2021, Medical Xpress

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6. Juni 2023, PR Newswire

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3. Juli 2023, Boat International

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8. Dezember 2023, iTWire

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6. Juni 2023, Open Access Government

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HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

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7. April 2022, Embedded Computing Design

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