DBMS > LeanXcale vs. MonetDB vs. Oracle Rdb vs. SAP HANA

Vergleich der Systemeigenschaften LeanXcale vs. MonetDB vs. Oracle Rdb vs. SAP HANA

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

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

Punkte	1,14
Rang	#178	Overall
	#80	Relational DBMS

Punkte	44,27
Rang	#23	Overall
	#16	Relational DBMS

Website

www.leanxcale.com

www.monetdb.org

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

www.sap.com/products/hana.html

Technische Dokumentation

www.monetdb.org/Documentation

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

help.sap.com/hana

Entwickler

LeanXcale

MonetDB BV

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

SAP

Erscheinungsjahr

2015

2004

1984

2010

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

7.4.1.1, 2021

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

HP Open VMS

Appliance oder cloud-service

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

through Apache Derby

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Scala

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, in SQL, C, R

SQLScript, R

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding via remote tables

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

yes, on a single node

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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14. Januar 2020, Towards Data Science

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