DBMS > BaseX vs. Blueflood vs. Faircom EDGE vs. HBase

Vergleich der Systemeigenschaften BaseX vs. Blueflood vs. Faircom EDGE vs. HBase

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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.

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

FairCom EDGE is an Industry 4.0 solution built to integrate, collect, aggregate and synchronize mission-critical data in edge computing environments

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

Primäres Datenbankmodell

Native XML DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Wide Column Store

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

Punkte	1,90
Rang	#136	Overall
	#4	Native XML DBMS

Punkte	0,09
Rang	#353	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	0,03
Rang	#380	Overall
	#59	Key-Value Stores
	#157	Relational DBMS

Punkte	31,25
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Website

basex.org

blueflood.io

www.faircom.com/products/faircom-edge

hbase.apache.org

Technische Dokumentation

docs.basex.org

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

docs.faircom.com/docs/en/UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.html

hbase.apache.org/book.html

Entwickler

BaseX GmbH

Rackspace

FairCom Corporation

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Erscheinungsjahr

2007

2013

1979

2008

Aktuelle Version

10.7, August 2023

V3, Oktober 2020

2.3.4, Jaenner 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD Lizenz

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Apache Version 2

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

ANSI C, C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

Android
Linux

ARM, x86
Raspbian
Windows

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

schema-free, schema definition possible

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XQuery unterstützt Typen

ja, ANSI Standard SQL Types

options to bring your own types, AVRO

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

ANSI SQL queries

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
RESTXQ
WebDAV
XML:DB
XQJ

HTTP REST

ADO.NET
Direct SQL
IoT Microservice layer
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
Haskell
Java
JavaScript

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

C
C#
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
VB.Net

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

.Net, JavaScript, C/C++

Coprocessors in Java

Triggers

mittels Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

File partitioning

Customizable business rules for partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Synchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logs

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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency
Tunable Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

when using SQL

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

nein

ACID

Single row ACID (across millions of columns)

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

across SQL and NoSQL

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

Fine grained user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL.

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

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

DB-Engines Blog Posts

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11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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