DBMS > BigObject vs. Databend vs. Dgraph vs. Realm

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Databend vs. Dgraph vs. Realm

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

An open-source, elastic, and workload-aware cloud data warehouse designed to meet businesses' massive-scale analytics needs at low cost and with low complexity

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Graph DBMS

Document Store

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

Punkte	0,13
Rang	#342	Overall
	#150	Relational DBMS

Punkte	0,28
Rang	#300	Overall
	#136	Relational DBMS

Punkte	1,48
Rang	#158	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	7,71
Rang	#52	Overall
	#9	Document Stores

Website

bigobject.io

github.com/datafuselabs/databend
www.databend.com

dgraph.io

realm.io

Technische Dokumentation

Entwickler

BigObject, Inc.

Databend Labs

Dgraph Labs, Inc.

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Erscheinungsjahr

2015

2021

2016

2014

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

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

Rust

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

gehostet
Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Datenschema

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

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

CLI Client
JDBC
RESTful HTTP API

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

Triggers

nein

Change Listeners

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Synchronous replication via Raft

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)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

In-Memory realm

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Users with fine-grained authorization concept, user roles

nein

Planned for future releases

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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