DBMS > BigObject vs. DataFS vs. EJDB vs. Geode

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. DataFS vs. EJDB vs. Geode

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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.

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Geode is a distributed data container, pooling memory, CPU, network resources, and optionally local disk across multiple processes

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Object oriented DBMS

Document Store

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#329	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,02
Rang	#369	Overall
	#18	Object oriented DBMS

Punkte	0,13
Rang	#331	Overall
	#46	Document Stores

Punkte	1,51
Rang	#147	Overall
	#25	Key-Value Stores

Website

bigobject.io

newdatabase.com

github.com/Softmotions/ejdb

geode.apache.org

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

dev.mobiland.com/Overview.xsp

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

geode.apache.org/docs

Entwickler

BigObject, Inc.

Mobiland AG

Softmotions

Originally developed by Gemstone. They outsourced the project to Apache in 2015 but still deliver a commercial version as Gemfire.

Erscheinungsjahr

2015

2018

2012

2002

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

1.1, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available as Gemfire

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

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Windows

serverlos

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

the JDK (8 or later) is also required

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

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

SQL-like query language (OQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

In-process Library

Java Client API
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

.Net
All JVM based languages
C++
Groovy
Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

no, except callback-events from server when changes happened

nein

Cache Event Listeners

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Proprietary Sharding system

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

yes, on a single node

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Windows-Profile

nein

Access rights per client and object definable

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

Chapter 1. Introduction to Pivotal GemFire In-Memory Data Grid and Apache Geode
15. November 2018, O'Reilly Media

RDBMS and Apache Geode Data Movement: Low Latency ETL Pipeline by Using Cloud-Native Event Driven Microservices
30. Juni 2018, InfoQ.com

HPE buys query acceleration platform Ampool to boost Ezmeral hybrid cloud analytics
7. Juli 2021, SiliconANGLE News

This is how much one of the most expensive gems costs at the Tucson gem show
11. Februar 2024, KGUN 9 Tucson News

HPE acquires Ampool to gain distributed SQL engine
9. Juli 2021, VentureBeat

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