DBMS > BaseX vs. Graph Engine vs. Lovefield vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften BaseX vs. Graph Engine vs. Lovefield vs. Tkrzw

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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.

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Native XML DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Key-Value Store

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

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

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#372	Overall
	#57	Key-Value Stores

Website

basex.org

www.graphengine.io

google.github.io/lovefield

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

docs.basex.org

www.graphengine.io/docs/manual

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

BaseX GmbH

Microsoft

Google

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2007

2010

2014

2020

Aktuelle Version

10.7, August 2023

2.1.12, February 2017

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD Lizenz

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 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

.NET and C

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

.NET

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XQuery unterstützt Typen

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
RESTXQ
WebDAV
XML:DB
XQJ

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
Haskell
Java
JavaScript

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

C#
C++
F#
Visual Basic

JavaScript

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

mittels Events

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem, 4-stufigem Berechtigungskonzept

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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27. Februar 2019, Data Science Central

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