DBMS > AnzoGraph DB vs. Google Cloud Firestore vs. PouchDB vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Google Cloud Firestore vs. PouchDB vs. VoltDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable graph database built for online analytics and data harmonization with MPP scaling, high-performance analytical algorithms and reasoning, and virtualization

Cloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products.

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,22
Rang	#302	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	6,63
Rang	#54	Overall
	#9	Document Stores

Punkte	2,18
Rang	#114	Overall
	#21	Document Stores

Punkte	1,38
Rang	#156	Overall
	#72	Relational DBMS

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

firebase.google.com/products/firestore

pouchdb.com

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

docs.cambridgesemantics.com/anzograph/userdoc/home.htm

firebase.google.com/docs/firestore

pouchdb.com/guides

docs.voltdb.com

Entwickler

Cambridge Semantics

Google

Apache Software Foundation

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2018

2017

2012

2010

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

7.1.1, Juni 2019

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

kommerziell

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux
OS X

for development

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

über Views

SQL

Support of SQL

SPARQL and SPARQL* as primary query language. Cypher preview.

nein

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

Apache Mule
gRPC
JDBC
Kafka
OData access for BI tools
OpenCypher
RESTful HTTP API
SPARQL

Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python

JavaScript

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

View Functions in JavaScript

Java

Triggers

nein

yes, with Cloud Functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency in MPP-Cluster

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.

nein

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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