DBMS > BigObject vs. DuckDB vs. SwayDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. DuckDB vs. SwayDB vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Key-Value Store

Document Store

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

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

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

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

bigobject.io

duckdb.org

swaydb.simer.au

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

duckdb.org/docs

www.xtdb.com/docs

Entwickler

BigObject, Inc.

Simer Plaha

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

2018

2019

Aktuelle Version

0.10, Februar 2024

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

MIT License

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

C++

Scala

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

serverlos

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Kotlin
Scala

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Atomic execution of operations

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

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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

DuckDB and AWS — How to Aggregate 100 Million Rows in 1 Minute
25. April 2024, Towards Data Science

MotherDuck Raises $52.5 Million Series B Funding as DuckDB Adoption Soars
20. September 2023, PR Newswire

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