DBMS > Apache Phoenix vs. Datomic vs. HBase vs. PouchDB vs. Sequoiadb

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. Datomic vs. HBase vs. PouchDB vs. Sequoiadb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Wide Column Store

Document Store

Document Store
Relational DBMS

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

Punkte	1,97
Rang	#126	Overall
	#59	Relational DBMS

Punkte	1,59
Rang	#150	Overall
	#69	Relational DBMS

Punkte	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

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

Punkte	0,45
Rang	#261	Overall
	#41	Document Stores
	#122	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

docs.datomic.com

hbase.apache.org/book.html

pouchdb.com/guides

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

Entwickler

Apache Software Foundation

Cognitect

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Apache Software Foundation

Sequoiadb Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

2012

2008

2012

2013

Aktuelle Version

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

1.0.6735, Juni 2023

2.3.4, Jaenner 2021

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

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

Java, Clojure

Java

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

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

Linux

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

schema-free, schema definition possible

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

nein

oid, date, timestamp, binary, regex

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

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

Clojure
Java

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

JavaScript

.Net
C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Transaction Functions

Coprocessors in Java

View Functions in JavaScript

JavaScript

Triggers

nein

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

But extensive use of caching in the application peers

Sharding

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

But extensive use of caching in the application peers

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Single row ACID (across millions of columns)

nein

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

recommended only for testing and development

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

nein

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

nein

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

alle anzeigen

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Supercharge SQL on Your Data in Apache HBase with Apache Phoenix | Amazon Web Services
2. Juni 2016, AWS Blog

Bridge the SQL-NoSQL gap with Apache Phoenix
4. Februar 2016, InfoWorld

Apache Calcite, FreeMarker, Gora, Phoenix, and Solr updated
27. März 2017, SDTimes.com

Azure HDInsight Analytics Platform Now Supports Apache Hadoop 3.0
18. April 2019, eWeek

Amazon EMR 4.7.0 – Apache Tez & Phoenix, Updates to Existing Apps | Amazon Web Services
2. Juni 2016, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

Stanchion Turns SQLite Into A Column Store
15. Februar 2024, iProgrammer

Nubank buys firm behind Clojure programming language
28. Juli 2020, Finextra

Zoona Case Study
16. Dezember 2017, AWS Blog

Architecting Software for Leverage
13. November 2021, InfoQ.com

TerminusDB Takes on Data Collaboration with a git-Like Approach
1. Dezember 2020, The New Stack

bereitgestellt von Google News

Building an Offline First App with PouchDB — SitePoint
10. März 2014, SitePoint

Getting Started with PouchDB Client-Side JavaScript Database — SitePoint
7. September 2016, SitePoint

3 Reasons To Think Offline First
22. März 2017, ibm.com

Create Offline Web Apps Using Service Workers & PouchDB — SitePoint
7. März 2017, SitePoint

Offline-first web and mobile apps: Top frameworks and components
22. Januar 2019, TechBeacon

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk