DBMS > BigObject vs. DataFS vs. Elasticsearch vs. Heroic

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. DataFS vs. Elasticsearch vs. Heroic

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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.

Eine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene

Elasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Object oriented DBMS

Suchmaschine

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

Document Store
Spatial DBMS
Vektor 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	128,79
Rang	#8	Overall
	#1	Suchmaschinen

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#29	Time Series DBMS

Website

bigobject.io

newdatabase.com

www.elastic.co/elasticsearch

github.com/spotify/heroic

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

dev.mobiland.com/Overview.xsp

www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

spotify.github.io/heroic

Entwickler

BigObject, Inc.

Mobiland AG

Elastic

Spotify

Erscheinungsjahr

2015

2018

2010

2014

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

8.6, January 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

Elastic License

Open Source

Apache 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

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

Datenschema

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

schemafrei

Flexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.

schemafrei

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

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

Java API
RESTful HTTP/JSON API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Triggers

nein

no, except callback-events from server when changes happened

Mittels Verwendung des 'Percolation' features

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Proprietary Sharding system

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

ES-Hadoop Connector

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Synchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, all

Eventual Consistency
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

nein

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

Memcached and Redis integration

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Windows-Profile

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

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