DBMS > ObjectBox vs. Trafodion vs. Transwarp KunDB vs. VelocityDB

Vergleich der Systemeigenschaften ObjectBox vs. Trafodion vs. Transwarp KunDB vs. VelocityDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

OLTP DBMS based on a distributed architecture and highly compatible with MySQL and Oracle

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS
Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	0,10
Rang	#344	Overall
	#151	Relational DBMS

Punkte	0,05
Rang	#358	Overall
	#36	Graph DBMS
	#16	Object oriented DBMS

Website

objectbox.io

trafodion.apache.org

www.transwarp.cn/en/product/kundb

velocitydb.com

Technische Dokumentation

docs.objectbox.io

trafodion.apache.org/documentation.html

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

ObjectBox Limited

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Transwarp

VelocityDB Inc

Erscheinungsjahr

2017

2014

2011

Aktuelle Version

2.3.0, Februar 2019

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

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++

C++, Java

Server Betriebssysteme

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux

Any that supports .NET

Datenschema

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres native API

ADO.NET
JDBC
ODBC

.Net

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

online/offline synchronization between client and server

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

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

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

Based on Windows Authentication

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

Evolution of search: traditional vs vector search
23. Mai 2024

On-device Vector Database for Dart/Flutter
21. Mai 2024

The first On-Device Vector Database: ObjectBox 4.0
16. Mai 2024

Edge AI: The era of on-device AI
23. April 2024

In-Memory Database Use Cases
15. Februar 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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