Software
Wir haben eine Liste von 24 kostenlosen und kostenpflichtigen Alternativen zu VoltDB zusammengestellt. Zu den Hauptkonkurrenten gehören Redis, Valentina Server. Neben diesen vergleichen Benutzer auch VoltDB mit Apache HBase, CouchBase, H2 Database Engine. Außerdem können Sie hier auch andere ähnliche Optionen ansehen: Entwicklungs-Tools.
Wir haben eine Liste von 24 kostenlosen und kostenpflichtigen Alternativen zu VoltDB zusammengestellt. Zu den Hauptkonkurrenten gehören Redis, Valentina Server. Neben diesen vergleichen Benutzer auch VoltDB mit Apache HBase, CouchBase, H2 Database Engine. Außerdem können Sie hier auch andere ähnliche Optionen ansehen: Entwicklungs-Tools.
Redis (REmote DIctionary Server) ist ein Open-Source-Datenspeicher mit ...
Valentina Server ist 3 in 1: Valentina DB Server / SQLite Server / Berichtsserver
HBase ist eine nicht relationale, verteilte Open-Source-Datenbank, die nach dem Vorbild von Googles BigTable ...
Couchbase ist Marktführer bei NoSQL-Datenbanken und verfügt über Produktionseinsätze bei AOL, ...
H2 ist ein in Java geschriebenes relationales Datenbankverwaltungssystem.
Firebird ist eine relationale Datenbank mit vielen ANSI SQL-92-Funktionen, die unter Linux, Windows ...
Clustrix ist die führende skalierbare SQL-Datenbank, die für die Cloud entwickelt wurde.
Raven ist eine Open Source-Dokumentendatenbank (mit einer kommerziellen Option) für die .NET / Windows-Plattform.
Enea Polyhedra ist eine Familie der beiden Hauptprodukte Polyhedra IMDB und Polyhedra FlashLite.
VoltDB ist ein unglaublich schnelles NewSQL-Datenbanksystem.
VoltDB ist ein unglaublich schnelles NewSQL-Datenbanksystem.
Linux
Mac
Windows
VoltDB ist ein unglaublich schnelles NewSQL-Datenbanksystem. Es wurde speziell für moderne Scale-Out-Architekturen entwickelt - schnelle, kostengünstige Server, die über Hochgeschwindigkeits-Datennetze verbunden sind.
VoltDB zielt auf eine neue Generation von Datenbankanwendungen ab - Echtzeit-Feeds, sensorgesteuerte Datenströme, Mikrotransaktionen und Handelssysteme mit geringer Latenz -, die einen Datenbankdurchsatz erfordern, der Millionen von Operationen pro Sekunde erreichen kann. Darüber hinaus müssen die Anwendungen, die diese Daten verwenden, bei Bedarf skalierbar sein, eine einwandfreie Fehlertoleranz bieten und eine Echtzeit-Transparenz der Daten ermöglichen, die den geschäftlichen Wert steigern.
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