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Vergleich der Systemeigenschaften Oracle vs. Vertica vs. WakandaDB

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Name

Kurzbeschreibung

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Column oriented

Object oriented 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

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

Punkte	10,68
Rang	#43	Overall
	#27	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

www.oracle.com/database

www.vertica.com

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

docs.oracle.com/en/database

vertica.com/documentation

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Oracle

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

1980

2005

2012

Aktuelle Version

23c, September 2023

12.0.3, Jänner 2023

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C und C++

C++

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

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

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Schemaless in JSON and XML columns

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

mit proprietären Erweiterungen

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

Bi-directional Spark integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

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

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,...
» mehr

Competitive advantages

Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages...
» mehr

Typical application scenarios

Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk...
» mehr

Key customers

Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,...
» mehr

Licensing and pricing models

Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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» mehr

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