DBMS > Apache Druid vs. Couchbase vs. ObjectBox vs. OushuDB vs. ReductStore

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Couchbase vs. ObjectBox vs. OushuDB vs. ReductStore

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

A distributed document store with integrated cache, a powerful search engine, in-built operational and analytical capabilities, and an embedded mobile database

Lightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectors

A data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learning

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Document Store

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store

originating from the former Membase product and supporting the Memcached protocol
Spatial DBMS

using the Geocouch extension
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	2,85
Rang	#96	Overall
	#50	Relational DBMS
	#6	Time Series DBMS

Punkte	16,74
Rang	#33	Overall
	#5	Document Stores

Punkte	1,08
Rang	#179	Overall
	#6	Object oriented DBMS
	#9	Vektor DBMS

Punkte	0,05
Rang	#357	Overall
	#151	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

druid.apache.org

www.couchbase.com

github.com/objectbox
objectbox.io

www.oushu.com/product/oushuDB

github.com/reductstore
www.reduct.store

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

docs.couchbase.com

docs.objectbox.io

www.oushu.com/documentation

www.reduct.store/docs

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Couchbase, Inc.

ObjectBox Limited

Oushu

ReductStore LLC

Erscheinungsjahr

2012

2011

2017

2023

Aktuelle Version

30.0.0, Juni 2024

Server: 7.2, June 2023; Mobile: 3.1, March 2022; Couchbase Capella (DBaaS), June 2023

4.0 (May 2024)

4.0.1, August 2020

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Business Source License (BSL 1.1); Commercial licenses also available

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

Business Source License 1.1

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

Java

C, C++, Go and Erlang

C und C++

C++, Rust

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux
OS X
Windows

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

Linux

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL for querying

SQL++, extends ANSI SQL to JSON for operational, transactional, and analytic use cases

nein

Full-featured ANSI SQL support

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

CLI Client
HTTP REST
Kafka Connector
Native language bindings for CRUD, Query, Search and Analytics APIs
Spark Connector
Spring Data

Proprietäres native API

JDBC
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

.Net
C
Go
Java
JavaScript

Node.js
Kotlin
PHP
Python
Ruby
Scala

C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift

C
C++

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Functions and timers in JavaScript and UDFs in Java, Python, SQL++

nein

Triggers

nein

über das TAP Protokoll

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Automatic Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

Multi-Source Replikation

inklusive cross data center replication
Source-Replica Replikation

Data sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offline

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

pro Operation auswählbar

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Ephemeral buckets

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

User and Administrator separation with password-based and LDAP integrated Authentication. Role-base access control.

Kerberos, SSL and role based access

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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24. Juli 2024

Retrieval Augmented Generation (RAG) with vector databases: Expanding AI Capabilities
18. Juni 2024

The on-device Vector Database for Android and Java
29. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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2. Juni 2014, Matthias Gelbmann

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