DBMS > Linter vs. NSDb vs. ReductStore vs. SiriDB vs. SQream DB

Vergleich der Systemeigenschaften Linter vs. NSDb vs. ReductStore vs. SiriDB vs. SQream DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

RDBMS for high security requirements

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Open Source Time Series DBMS

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,12
Rang	#350	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,05
Rang	#384	Overall
	#44	Time Series DBMS

Punkte	0,07
Rang	#378	Overall
	#42	Time Series DBMS

Punkte	0,74
Rang	#224	Overall
	#103	Relational DBMS

Website

linter.ru

nsdb.io

github.com/reductstore
www.reduct.store

siridb.com

sqream.com

Technische Dokumentation

nsdb.io/Architecture

www.reduct.store/docs

docs.siridb.com

docs.sqream.com

Entwickler

relex.ru

ReductStore LLC

Cesbit

SQream Technologies

Erscheinungsjahr

1990

2017

2023

2017

Aktuelle Version

1.9, März 2024

2022.1.6, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Business Source License 1.1

Open Source

MIT License

kommerziell

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 und C++

Java, Scala

C++, Rust

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Server Betriebssysteme

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Linux
macOS

Docker
Linux
macOS
Windows

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

Numeric data

ja, ANSI Standard SQL Types

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

gRPC
HTTP REST
WebSocket

HTTP API

.Net
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

Java
Scala

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

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

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

user defined functions in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontal and vertical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

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

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

I SQream, you SQream, we all SQream for … data analytics?
5. Oktober 2023, Fierce Network

SQream Announces Strategic Integration for Powerful Big Data Analytics with Dataiku
9. Februar 2024, insideBIGDATA

SQream Joins Samsung Cloud Platform Ecosystem
26. Juli 2023, Datanami

SQream Technologies raises $39.4 million for GPU-accelerated databases
24. Juni 2020, VentureBeat

Chinese giant Alibaba leads investment round in Israel big-data startup
30. Mai 2018, The Times of Israel

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