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

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. DolphinDB 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

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

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

Document Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

Punkte	4,13
Rang	#80	Overall
	#6	Time Series 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.dolphindb.cn/en/help200/index.html

hbase.apache.org/book.html

pouchdb.com/guides

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

Entwickler

Apache Software Foundation

DolphinDB, Inc

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Apache Software Foundation

Sequoiadb Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

2018

2008

2012

2013

Aktuelle Version

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

v2.00.4, January 2022

2.3.4, Jaenner 2021

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free community version available

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

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Implementierungssprache

Java

C++

Java

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Linux
Windows

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

SQL-like query language

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

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

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

JavaScript

.Net
C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Coprocessors in Java

View Functions in JavaScript

JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

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

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

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Administrators, Users, Groups

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,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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