DBMS > STSdb vs. Transbase vs. Vertica vs. VictoriaMetrics

Vergleich der Systemeigenschaften STSdb vs. Transbase vs. Vertica vs. VictoriaMetrics

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

A resource-optimized, high-performance, universally applicable 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.

A fast, cost-effective and scalable Time Series DBMS and monitoring solution

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Column oriented

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,15
Rang	#337	Overall
	#147	Relational DBMS

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

Punkte	1,42
Rang	#161	Overall
	#14	Time Series DBMS

Website

github.com/STSSoft/STSdb4

www.transaction.de/en/products/transbase.html

www.vertica.com

victoriametrics.com

Technische Dokumentation

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

vertica.com/documentation

docs.victoriametrics.com
github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/wiki

Entwickler

STS Soft SC

Transaction Software GmbH

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

VictoriaMetrics

Erscheinungsjahr

2011

1987

2005

2018

Aktuelle Version

4.0.8, September 2015

Transbase 8.3, 2022

12.0.3, Jänner 2023

v1.91, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

Development Lizenz gratis

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

Apache Version 2.0

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

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

Implementierungssprache

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
macOS
OpenBSD

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

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.

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

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

character-based, interactive, front-end utility

Graphite protocol
InfluxDB Line Protocol
OpenTSDB
Prometheus Query API
Prometheus Remote Read/Write

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

nein

Triggers

nein

yes, called Custom Alerts

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

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

Synchronous replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Bi-directional Spark integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

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

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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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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