DBMS > BigObject vs. Couchbase vs. IRONdb vs. Spark SQL vs. TimescaleDB
Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Couchbase vs. IRONdb vs. Spark SQL vs. TimescaleDB
| Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | BigObject Xaus Vergleich ausschliessen | Couchbase  Ursprünglich Membase genannt Xaus Vergleich ausschliessen | IRONdb Xaus Vergleich ausschliessen | Spark SQL Xaus Vergleich ausschliessen | TimescaleDB Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries | A distributed document store with integrated cache, a powerful search engine, in-built operational and analytical capabilities, and an embedded mobile database | A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity | Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten | A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primäres Datenbankmodell | Relational DBMS Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden | Document Store | Time Series DBMS | Relational DBMS | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundäre Datenbankmodelle | Key-Value Store originating from the former Membase product and supporting the Memcached protocol Spatial DBMS using the Geocouch extensionSuchmaschine Time Series DBMS Vektor DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | bigobject.io | www.couchbase.com | www.circonus.com/solutions/time-series-database/ | spark.apache.org/sql | www.timescale.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technische Dokumentation | docs.bigobject.io | docs.couchbase.com | docs.circonus.com/irondb/category/getting-started | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | docs.timescale.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Entwickler | BigObject, Inc. | Couchbase, Inc. | Circonus LLC. | Apache Software Foundation | Timescale | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erscheinungsjahr | 2015 | 2011 | 2017 | 2014 | 2017 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aktuelle Version | Server: 7.2, June 2023; Mobile: 3.1, March 2022; Couchbase Capella (DBaaS), June 2023 | V0.10.20, January 2018 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 2.15.0, Mai 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lizenz Commercial or Open Source | kommerziell kostenlose community edition verfügbar | Open Source Business Source License (BSL 1.1); Commercial licenses also available | kommerziell | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | nein | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementierungssprache | C, C++, Go and Erlang | C und C++ | Scala | C | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server Betriebssysteme | Linux distributed as a docker-image OS X distributed as a docker-image (boot2docker)Windows distributed as a docker-image (boot2docker) | Linux OS X Windows | Linux | Linux OS X Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datenschema | ja | schemafrei | schemafrei | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | ja | ja text, numeric, histograms | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | nein | nein | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundärindizes | ja | ja | nein | nein | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL-like DML and DDL statements | SQL++, extends ANSI SQL to JSON for operational, transactional, and analytic use cases | SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL) | SQL-like DML and DDL statements | ja full PostgreSQL SQL syntax | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs und andere Zugriffskonzepte | fluentd ODBC RESTful HTTP API | CLI Client HTTP REST Kafka Connector Native language bindings for CRUD, Query, Search and Analytics APIs Spark Connector Spring Data | HTTP API | JDBC ODBC | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Unterstützte Programmiersprachen | .Net C Go Java JavaScript Node.jsKotlin PHP Python Ruby Scala | .Net C C++ Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Lua Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | Java Python R Scala | .Net C C++ Delphi Java JDBCJavaScript Perl PHP Python R Ruby Scheme Tcl | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-seitige Scripts Stored Procedures | Lua | Functions and timers in JavaScript and UDFs in Java, Python, SQL++ | yes, in Lua | nein | benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | nein | ja über das TAP Protokoll | nein | nein | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | keine | Automatic Sharding | Automatic, metric affinity per node | yes, utilizing Spark Core | yes, across time and space (hash partitioning) attributes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | keine | Multi-Source Replikation inklusive cross data center replication Source-Replica Replikation | configurable replication factor, datacenter aware | keine | Source-Replica Replikation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | nein | ja | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | keine | Eventual Consistency Immediate Consistency pro Operation auswählbar | Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fremdschlüssel referenzielle Integrität | ja automatically between fact table and dimension tables | nein | nein | nein | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | nein | ACID | nein | nein | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja Read/write lock on objects (tables, trees) | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | ja | ja Ephemeral buckets | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | nein | User and Administrator separation with password-based and LDAP integrated Authentication. Role-base access control. | nein | nein | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom SystemherstellerWir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Zugehörige Produkte und Dienstleistungen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Drittanbieter | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| BigObject | Couchbase Ursprünglich Membase genannt | IRONdb | Spark SQL | TimescaleDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines Blog Posts | Couchbase climbs up the DB-Engines Ranking, increasing its popularity by 10% every month | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | Insider Sale: Director Lynn Christensen Sells Shares of Couchbase Inc (BASE) Couchbase Announces New Employee Inducement Grants | | news-journal.com Here's Why We're Not At All Concerned With Couchbase's (NASDAQ:BASE) Cash Burn Situation Couchbase Announces New Features to Accelerate AI-Powered Adaptive Applications for Customers Couchbase's revenue grows 20% and its stock rises in extended trading bereitgestellt von Google News | Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding Apica Acquires Telemetry Data Management Pioneer Circonus And Lands New Funding Apica gets $6 million in funding and buys Circonus - bereitgestellt von Google News | Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services bereitgestellt von Google News | TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too Timescale Acquires PopSQL to Bring a Modern, Collaborative SQL GUI to PostgreSQL Developers Power IoT and time-series workloads with TimescaleDB for Azure Database for PostgreSQL Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data Timescale announces $15M investment and new enterprise version of TimescaleDB bereitgestellt von Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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