DBMS > BigObject vs. chDB vs. Citus

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. chDB vs. Citus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

An embedded SQL OLAP Engine powered by ClickHouse

Scalable hybrid operational and analytics RDBMS for big data use cases based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Punkte	2,21
Rang	#118	Overall
	#56	Relational DBMS

Website

bigobject.io

github.com/chdb-io/chdb

www.citusdata.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

doc.chdb.io

docs.citusdata.com

Entwickler

BigObject, Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2023

2010

Aktuelle Version

8.1, Dezember 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

AGPL, commercial license also available

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

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

serverlos

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

specific XML type available, but no XML query functionality

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

standard, with numerous extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

Bun
C
C++
Go
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

benutzerdefinierte Funktionen

realized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc.

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

other methods possible by using 3rd party extensions

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Microsoft Benchmarks Distributed PostgreSQL DBs
10. Juli 2023, Datanami

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24. Januar 2019, Microsoft

Distributed PostgreSQL Benchmarks: Azure Cosmos DB, CockroachDB, and YugabyteDB
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