DBMS > Bangdb vs. NSDb vs. ObjectBox vs. TigerGraph vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. NSDb vs. ObjectBox vs. TigerGraph vs. TimesTen

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	0,08
Rang	#347	Overall
	#47	Document Stores
	#34	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	1,83
Rang	#139	Overall
	#13	Graph DBMS

Punkte	1,31
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

Technische Dokumentation

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

ObjectBox Limited

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2012

2017

1998

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

Open Source

Apache Version 2.0

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

C, C++

Java, Scala

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

SQL-like query language

nein

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Proprietäres native API

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

Java
Scala

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

C++
Java

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

online/offline synchronization between client and server

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

Using Apache Lucene

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

Role-based access control

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Weitere Ressourcen

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