DBMS > BaseX vs. FatDB vs. Kingbase vs. RethinkDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften BaseX vs. FatDB vs. Kingbase vs. RethinkDB vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

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

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

An enterprise-class RDBMS compatible with PostgreSQL and Oracle and widely used in China.

DBMS for the Web with a mechanism to push updated query results to applications in realtime.

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Native XML DBMS

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,50
Rang	#257	Overall
	#119	Relational DBMS

Punkte	2,66
Rang	#107	Overall
	#20	Document Stores

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.basex.org

rethinkdb.com/docs

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

BaseX GmbH

FatCloud

BeiJing KINGBASE Information technologies inc.

The Linux Foundation

since July 2017

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2007

2012

1999

2009

2014

Aktuelle Version

10.7, August 2023

V8.0, August 2021

2.4.1, August 2020

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD Lizenz

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

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 and Java

C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Windows

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XQuery unterstützt Typen

string, binary, float, bool, date, geometry

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

Ãœber Integration mit SQL Server

Standard with numerous extensions

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
RESTXQ
WebDAV
XML:DB
XQJ

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

ADO.NET
gokb
JDBC
kdbndp
ODBC
PDI
PDO
Pro*C
psycopg2
QT

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
Haskell
Java
JavaScript

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

.Net
C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python

community-supported driver
C#

community-supported driver
C++

community-supported driver
Clojure

community-supported driver
Dart

community-supported driver
Erlang

community-supported driver
Go

community-supported driver
Haskell

community-supported driver
Java

official driver
JavaScript (Node.js)

official driver
Lisp

community-supported driver
Lua

community-supported driver
Objective-C

community-supported driver
Perl

community-supported driver
PHP

community-supported driver
Python

official driver
Ruby

official driver
Scala

community-supported driver

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Ãœber Applikationen

user defined functions

nein

Triggers

mittels Events

Ãœber Applikationen

Client-side triggers through changefeeds

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

range based

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

nein

ACID

Atomic single-document operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC based

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 Layer kann über Applikationen implementiert werden

fine grained access rights according to SQL-standard

users and table-level permissions

nein

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

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