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Vergleich der Systemeigenschaften SQream DB vs. STSdb vs. Vertica

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

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.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,73
Rang	#228	Overall
	#105	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#365	Overall
	#55	Key-Value Stores

Punkte	11,40
Rang	#43	Overall
	#27	Relational DBMS

Website

sqream.com

github.com/STSSoft/STSdb4

www.vertica.com

Technische Dokumentation

docs.sqream.com

vertica.com/documentation

Entwickler

SQream Technologies

STS Soft SC

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Erscheinungsjahr

2017

2011

2005

Aktuelle Version

2022.1.6, Dezember 2022

4.0.8, September 2015

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Windows

Linux

Datenschema

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

ja, ANSI Standard SQL Types

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

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

SQL

Support of SQL

nein

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

.Net
JDBC
ODBC

.NET Client API

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

character-based, interactive, front-end utility

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C#
Java

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions in Python

nein

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal and vertical partitioning

keine

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

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

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Bi-directional Spark integration

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

nein

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

nein

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

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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9. Februar 2024, insideBIGDATA

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

SQream Announces Free Licenses to Organizations Using Data Analytics to Fight the Coronavirus
15. Mai 2022, Embedded Computing Design

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

Accelerated Databases In The Fast Lane
25. Juni 2020, The Next Platform

bereitgestellt von Google News

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16. Oktober 2023, Oracle

Solving Big Data Challenges with Data Science at Uber
7. April 2024, Uber

Vertica by OpenText and Anritsu Sign New Deal for Next-Gen Architecture and 5G Network Capabilities
17. Mai 2023, PR Newswire

OpenText expands enterprise portfolio with AI and Micro Focus integrations
25. Juli 2023, VentureBeat

Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS
12. März 2024, Datanami

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