DBMS > Apache Kylin vs. BigObject vs. Faircom DB vs. PouchDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. BigObject vs. Faircom DB vs. PouchDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stack

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

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

Punkte	1,18
Rang	#172	Overall
	#79	Relational DBMS

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

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

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

Website

kylin.apache.org

bigobject.io

www.faircom.com/products/faircom-db

pouchdb.com

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

docs.bigobject.io

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

pouchdb.com/guides

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

BigObject, Inc.

FairCom Corporation

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

1979

2012

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

V12, November 2020

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Restricted, free version available

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

ANSI C, C++

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

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

Datenschema

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

über Views

SQL

Support of SQL

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

SQL-like DML and DDL statements

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

.Net, JavaScript, C/C++

View Functions in JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

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

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

tunable from ACID to Eventually Consistent

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

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

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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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24. März 2024, Analytics Insight

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9. Dezember 2015, eBay Inc.

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10. November 2020, PR Newswire

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Building an Offline First App with PouchDB — SitePoint
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