DBMS > Apache Drill vs. BigObject vs. Citus vs. LeanXcale vs. PouchDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. BigObject vs. Citus vs. LeanXcale vs. PouchDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Scalable hybrid operational and analytics RDBMS for big data use cases based on PostgreSQL

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

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

Punkte	2,21
Rang	#118	Overall
	#56	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

Punkte	2,28
Rang	#115	Overall
	#21	Document Stores

Website

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

docs.bigobject.io

docs.citusdata.com

pouchdb.com/guides

Entwickler

Apache Software Foundation

BigObject, Inc.

LeanXcale

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2012

2015

2010

2015

2012

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

8.1, Dezember 2018

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

AGPL, commercial license also available

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

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux

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

Datenschema

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

specific XML type available, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

über Views

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL-like DML and DDL statements

standard, with numerous extensions

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C
Java
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Lua

benutzerdefinierte Funktionen

realized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc.

View Functions in JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

other methods possible by using 3rd party extensions

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

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

nein

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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.

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