DBMS > Apache Phoenix vs. DolphinDB vs. ObjectBox

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. DolphinDB vs. ObjectBox

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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.

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Time Series 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	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Website

phoenix.apache.org

www.dolphindb.com

objectbox.io

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

docs.objectbox.io

Entwickler

Apache Software Foundation

DolphinDB, Inc

ObjectBox Limited

Erscheinungsjahr

2014

2018

2017

Aktuelle Version

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

v2.00.4, January 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache License 2.0

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++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Linux
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

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-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

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

Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

online/offline synchronization between client and server

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Administrators, Users, Groups

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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23. April 2024

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15. Februar 2024

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Weitere Ressourcen

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