DBMS > LeanXcale vs. Rockset vs. TimescaleDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften LeanXcale vs. Rockset vs. TimescaleDB vs. XTDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A scalable, reliable search and analytics service in the cloud, built on RocksDB

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

Time Series DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS
Suchmaschine

Relational 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	0,79
Rang	#211	Overall
	#35	Document Stores

Punkte	4,64
Rang	#71	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

www.leanxcale.com

rockset.com

www.timescale.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

docs.rockset.com

docs.timescale.com

www.xtdb.com/docs

Entwickler

LeanXcale

Rockset

Timescale

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

2019

2017

2019

Aktuelle Version

2.13.0, November 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

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++

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

dynamic typing

XML Unterstützung

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

nein

ingestion from XML files supported

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

through Apache Derby

Read-only SQL queries, including JOINs

full PostgreSQL SQL syntax

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

HTTP REST

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Scala

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and organizations can be defined via Rockset console

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Combining operational and analytical databases in a single platform
26. Mai 2017, Cordis News

bereitgestellt von Google News

Rockset Announces 2024 Index Conference, Industry Event for Engineers Building Search, Analytics, and AI ...
18. April 2024, Datanami

Rockset targets cost control with latest database update
31. Januar 2024, TechTarget

Honing business data with AI real-time analytics
14. März 2024, SiliconANGLE News

Rockset Releases New Instance Class, Gains Momentum as the Search and Analytics Database Built for the Cloud
31. Januar 2024, GlobeNewswire

Real-time analytics database provider aims to cut compute costs by 30%
31. Januar 2024, SDxCentral

bereitgestellt von Google News

TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too
25. September 2023, Datanami

Timescale Acquires PopSQL to Bring a Modern, Collaborative SQL GUI to PostgreSQL Developers
4. April 2024, PR Newswire

Power IoT and time-series workloads with TimescaleDB for Azure Database for PostgreSQL
18. März 2019, Microsoft

Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data
22. Februar 2022, Business Wire

Visualizing IoT Data at Scale With Hopara and TimescaleDB
16. Mai 2023, Embedded Computing Design

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk