DBMS > Apache Druid vs. Google Cloud Bigtable vs. jBASE vs. Linter vs. PouchDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Google Cloud Bigtable vs. jBASE vs. Linter vs. PouchDB

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

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

RDBMS for high security requirements

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Multivalue DBMS

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial 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	2,97
Rang	#92	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	1,36
Rang	#157	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	0,03
Rang	#368	Overall
	#156	Relational DBMS

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

Website

druid.apache.org

cloud.google.com/bigtable

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

linter.ru

pouchdb.com

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

cloud.google.com/bigtable/docs

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

pouchdb.com/guides

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Google

Rocket Software (früher Zumasys)

relex.ru

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2012

2015

1991

1990

2012

Aktuelle Version

30.0.0, Juni 2024

5.7

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

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

Java

C und C++

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

gehostet

AIX
Linux
Windows

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

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

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

optional

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

SQL for querying

nein

Embedded SQL for jBASE in BASIC

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

.Net
Basic
Jabbascript
Java

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

View Functions in JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

keine

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

Source-Replica Replikation

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

Immediate Consistency

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic single-row operations

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

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

Access rights can be defined down to the item level

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.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

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