DBMS > NSDb vs. Oracle vs. SAP HANA vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften NSDb vs. Oracle vs. SAP HANA vs. Vitess

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

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

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	1236,29
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	44,69
Rang	#22	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	0,82
Rang	#209	Overall
	#97	Relational DBMS

Website

nsdb.io

www.oracle.com/database

www.sap.com/products/hana.html

vitess.io

Technische Dokumentation

nsdb.io/Architecture

docs.oracle.com/en/database

help.sap.com/hana

vitess.io/docs

Entwickler

Oracle

SAP

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2017

1980

2010

2013

Aktuelle Version

23c, September 2023

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java, Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Appliance oder cloud-service

Docker
Linux
macOS

Datenschema

Schemaless in JSON and XML columns

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

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

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
WebSocket

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Scala

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

SQLScript, R

proprietäre Syntax

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

ACID

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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