DBMS > gStore vs. LeanXcale vs. OpenQM vs. StarRocks

Vergleich der Systemeigenschaften gStore vs. LeanXcale vs. OpenQM vs. StarRocks

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Name

Kurzbeschreibung

A native Graph DBMS to store and maintain very large RDF datasets.

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

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

An open source, high-performance columnar analytical database that enables real-time, multi-dimensional, and highly concurrent data analytics

Forked from Apache Doris

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Multivalue DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,14
Rang	#342	Overall
	#34	Graph DBMS
	#16	RDF Stores

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

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,93
Rang	#198	Overall
	#93	Relational DBMS

Website

en.gstore.cn

www.leanxcale.com

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

www.starrocks.io

Technische Dokumentation

en.gstore.cn/#/enDocs

docs.starrocks.io/en-us/latest/introduction/StarRocks_intro

Entwickler

LeanXcale

Rocket Software, originally Martin Phillips

The Linux Foundation

since Feb 2023

Erscheinungsjahr

2016

2015

1993

2020

Aktuelle Version

1.2, November 2023

3.4-12

3.3, June 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD

kommerziell

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache Version 2.0

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++, Java

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

with some exceptions

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

nein

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
SPARQL 1.1

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

JDBC
MySQL protocol

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
Java
Scala

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by range and hash)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

nein

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

Users, roles and permissions, Role-Based Access Control (RBAC) supported

Access rights can be defined down to the item level

Role based access control and fine grained access rights

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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