DBMS > LeanXcale vs. MonetDB vs. Sequoiadb vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften LeanXcale vs. MonetDB vs. Sequoiadb vs. Valentina Server

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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

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

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

Punkte	0,45
Rang	#261	Overall
	#41	Document Stores
	#122	Relational DBMS

Punkte	0,17
Rang	#327	Overall
	#145	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

www.monetdb.org/Documentation

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

LeanXcale

MonetDB BV

Sequoiadb Ltd.

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2015

2004

2013

1999

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

oid, date, timestamp, binary, regex

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

SQL-like query language

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

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Scala

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

.Net
C++
Java
PHP
Python

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, in SQL, C, R

JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding via remote tables

Sharding

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

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

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

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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6. April 2018, Data Science Central

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14. Januar 2020, Towards Data Science

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7. Dezember 2018, H2S Media

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