DBMS > PostGIS vs. Sadas Engine vs. TimescaleDB vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften PostGIS vs. Sadas Engine vs. TimescaleDB vs. Tkrzw

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Spatial extension of PostgreSQL

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

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

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	22,69
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

postgis.net/documentation

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

docs.timescale.com

Entwickler

SADAS s.r.l.

Timescale

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2005

2006

2017

2020

Aktuelle Version

3.4.2, Februar 2024

8.0

2.15.0, Mai 2024

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPL v2.0

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

AIX
Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

full PostgreSQL SQL syntax

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

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

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

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

basierend auf PostgreSQL

horizontale Partitionierung

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

basierend auf PostgreSQL

keine

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

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

managed by 'Learn by Usage'

nein

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

basierend auf PostgreSQL

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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4. April 2024, PR Newswire

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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

TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out
22. August 2019, Packt Hub

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