DBMS > Amazon DocumentDB vs. BigObject vs. Faircom DB vs. H2

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. BigObject vs. Faircom DB vs. H2

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,91
Rang	#132	Overall
	#24	Document Stores

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

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/documentdb

bigobject.io

www.faircom.com/products/faircom-db

www.h2database.com

Technische Dokumentation

aws.amazon.com/documentdb/resources

docs.bigobject.io

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

www.h2database.com/html/main.html

Entwickler

BigObject, Inc.

FairCom Corporation

Thomas Mueller

Erscheinungsjahr

2019

2015

1979

2005

Aktuelle Version

V12, November 2020

2.2.220, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

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

ANSI C, C++

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Datenschema

schemafrei

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Lua

.Net, JavaScript, C/C++

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas

keine

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

typically not used, however similar functionality with DBRef possible

automatically between fact table and dimension tables

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-document operations

nein

tunable from ACID to Eventually Consistent

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

nein

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
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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