DBMS > BigObject vs. DataFS vs. Datomic vs. DuckDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. DataFS vs. Datomic vs. DuckDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

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

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

Punkte	0,06
Rang	#354	Overall
	#15	Object oriented DBMS

Punkte	1,59
Rang	#150	Overall
	#69	Relational DBMS

Punkte	4,57
Rang	#74	Overall
	#40	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

dev.mobiland.com/Overview.xsp

docs.datomic.com

duckdb.org/docs

Entwickler

BigObject, Inc.

Mobiland AG

Cognitect

Erscheinungsjahr

2015

2018

2012

2018

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

1.0.6735, Juni 2023

0.10, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

MIT License

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, Clojure

C++

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

serverlos

Datenschema

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

RESTful HTTP API

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

Clojure
Java

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Transaction Functions

nein

Triggers

nein

no, except callback-events from server when changes happened

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Proprietary Sharding system

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

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

nein

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)

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

In-Memory Unterstützung

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

nein

recommended only for testing and development

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Windows-Profile

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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28. Juli 2020, Finextra

Zoona Case Study
16. Dezember 2017, AWS Blog

Architecting Software for Leverage
13. November 2021, InfoQ.com

TerminusDB Takes on Data Collaboration with a git-Like Approach
1. Dezember 2020, The New Stack

Brazil’s Nubank acquires US software firm Cognitect, creator of Clojure and Datomic
24. Juli 2020, LatamList

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15. Mai 2024, InfoWorld

DuckDB Walks to the Beat of Its Own Analytics Drum
5. März 2024, Datanami

My First Billion (of Rows) in DuckDB | by João Pedro | May, 2024
1. Mai 2024, Towards Data Science

Enabling Remote Query Execution through DuckDB Extensions
12. März 2024, InfoQ.com

AMD EPYC 4004 Benchmarks: Outperforming Intel Xeon E-2400 With Performance, Efficiency & Value Review
21. Mai 2024, Phoronix

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