DBMS > ArcadeDB vs. EJDB vs. ObjectBox vs. Ultipa

Vergleich der Systemeigenschaften ArcadeDB vs. EJDB vs. ObjectBox vs. Ultipa

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fast and scalable multi-model DBMS, originally forked from OrientDB but most of the code has been rewritten

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Time Series DBMS

in next version

Document Store

Object oriented DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,10
Rang	#358	Overall
	#48	Document Stores
	#38	Graph DBMS
	#52	Key-Value Stores
	#35	Time Series DBMS

Punkte	0,31
Rang	#296	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	0,19
Rang	#330	Overall
	#30	Graph DBMS

Website

arcadedb.com

github.com/Softmotions/ejdb

objectbox.io

www.ultipa.com

Technische Dokumentation

docs.arcadedb.com

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

docs.objectbox.io

www.ultipa.com/document

Entwickler

Arcade Data

Softmotions

ObjectBox Limited

Ultipa

Erscheinungsjahr

2021

2012

2017

2019

Aktuelle Version

September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

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

C und C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

serverlos

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language, no joins

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MongoDB API
OpenCypher
PostgreSQL wire protocol
Redis API
RESTful HTTP/JSON API
TinkerPop Gremlin

In-process Library

Proprietäres native API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

online/offline synchronization between client and server

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

relationship in graphs

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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30. Januar 2024, Data Science Central

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