DBMS > BaseX vs. BigObject vs. Blueflood vs. Ignite

Vergleich der Systemeigenschaften BaseX vs. BigObject vs. Blueflood vs. Ignite

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Leichtgewichtiges Native XML DBMS mit Unterstützung für XQuery 3.0 und mit interactiver GUI.

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.

Primäres Datenbankmodell

Native XML DBMS

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Time Series DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	1,84
Rang	#135	Overall
	#4	Native XML DBMS

Punkte	0,19
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#346	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	3,11
Rang	#96	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#49	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.basex.org

docs.bigobject.io

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

apacheignite.readme.io/docs

Entwickler

BaseX GmbH

BigObject, Inc.

Rackspace

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2007

2015

2013

2015

Aktuelle Version

10.7, August 2023

Apache Ignite 2.6

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD Lizenz

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

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++, Java, .Net

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
OS X

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XQuery unterstützt Typen

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
RESTXQ
WebDAV
XML:DB
XQJ

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
Haskell
Java
JavaScript

Node.js
Lisp
Perl
PHP
Python
Qt
Rebol
Ruby
Scala
Visual Basic

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

Triggers

mittels Events

nein

yes (cache interceptors and events)

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

yes (replicated cache)

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

yes (compute grid and hadoop accelerator)

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem, 4-stufigem Berechtigungskonzept

nein

Security Hooks for custom implementations

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

XML Injection Attacks: What to Know About XPath, XQuery, XXE & More
18. Mai 2022, Hashed Out by The SSL Store™

9 Skills You Need to Become a Data Engineer
2. November 2022, KDnuggets

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Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

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GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024
8. Februar 2024, PR Newswire

Apache Ignite: An Overview
6. September 2023, Open Source For You

GridGain Unified Real-Time Data Platform Version 8.9 Addresses Today's More Complex Real-Time Data Processing ...
12. Oktober 2023, GlobeNewswire

What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used?
18. Juli 2022, The Stack

Real-time in-memory OLTP and Analytics with Apache Ignite on AWS | Amazon Web Services
14. Mai 2016, AWS Blog

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