DBMS > AlaSQL vs. BigObject vs. EsgynDB vs. NSDb

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. BigObject vs. EsgynDB vs. NSDb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	0,46
Rang	#260	Overall
	#40	Document Stores
	#121	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

docs.bigobject.io

nsdb.io/Architecture

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

BigObject, Inc.

Esgyn

Erscheinungsjahr

2014

2015

2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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

Implementierungssprache

JavaScript

C++, Java

Java, Scala

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

Close to SQL99, but no user access control, stored procedures and host language bindings.

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Lua

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

only for local storage and DOM-storage

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

Using Apache Lucene

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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2. Juli 2019, Towards Data Science

HarperDB - How and Why We Built It From The Ground Up on NodeJS
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Multi faceted data exploration in the browser using Leaflet and amCharts
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