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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. PouchDB vs. searchxml vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Phoenix  Xaus Vergleich ausschliessenPouchDB  Xaus Vergleich ausschliessensearchxml  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungA scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBaseJavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten APIDBMS for structured and unstructured content wrapped with an application serverTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument StoreNative XML DBMS
Suchmaschine
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,97
Rang#126  Overall
#59  Relational DBMS
Punkte2,28
Rang#115  Overall
#21  Document Stores
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#7  Native XML DBMS
#25  Suchmaschinen
Websitephoenix.apache.orgpouchdb.comwww.searchxml.net/­category/­productstrafodion.apache.org
Technische Dokumentationphoenix.apache.orgpouchdb.com/­guideswww.searchxml.net/­support/­handoutstrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerApache Software FoundationApache Software Foundationinformationpartners gmbhApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2014201220152014
Aktuelle Version5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 20197.1.1, Juni 20191.02.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJavaScriptC++C++, Java
Server BetriebssystemeLinux
Unix
Windows
Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)WindowsLinux
Datenschemaja infolate-bound, schema-on-read capabilitiesschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinjanein
Sekundärindizesjaja infoüber Viewsjaja
SQL infoSupport of SQLjaneinneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCHTTP REST infoonly for PouchDB Server
JavaScript API
RESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
JavaScriptC++ infomost other programming languages supported via APIsAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte FunktionenView Functions in JavaScriptja infoon the application serverJava Stored Procedures
Triggersneinjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infomit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDBkeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Multi-Source Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
ja infosychronisation to multiple collectionsja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenHadoop integrationjaneinja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual ConsistencyEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinMehrere Lese-, ein SchreibprozessACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infomittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDBjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancyneinDomain, group and role-based access control at the document level and for application servicesBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
Apache PhoenixPouchDBsearchxmlTrafodion
DB-Engines Blog Posts

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

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

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

Azure #HDInsight Apache Phoenix now supports Zeppelin
16. August 2018, azure.microsoft.com

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

Hortonworks Starts Hadoop Summit with Data Platform Update -- ADTmag
28. Juni 2016, ADT Magazine

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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

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

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Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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