DBMS > Amazon DocumentDB vs. BigObject vs. Google Cloud Datastore vs. OrigoDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. BigObject vs. Google Cloud Datastore vs. OrigoDB

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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

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

A fully ACID in-memory object graph database

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Document Store

Document Store
Object oriented 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	4,47
Rang	#76	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Website

aws.amazon.com/documentdb

bigobject.io

cloud.google.com/datastore

origodb.com

Technische Dokumentation

aws.amazon.com/documentdb/resources

docs.bigobject.io

cloud.google.com/datastore/docs

origodb.com/docs

Entwickler

BigObject, Inc.

Google

Robert Friberg et al

Erscheinungsjahr

2019

2015

2008

2009

under the name LiveDB

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

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

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

gehostet

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (GQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Lua

mit Google App Engine

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

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

Multi-source replication using Paxos

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werden

nein

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

typically not used, however similar functionality with DBRef possible

automatically between fact table and dimension tables

via ReferenceProperties or Ancestor paths

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-document operations

nein

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

nein

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Role based authorization

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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12. Januar 2024, Spiceworks News and Insights

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29. April 2024, TechRadar

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6. November 2023, PR Newswire

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