DBMS > BigObject vs. EJDB vs. Infobright vs. Microsoft Azure Cosmos DB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. EJDB vs. Infobright vs. Microsoft Azure Cosmos DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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

High performant column-oriented DBMS for analytic workloads using MySQL or PostgreSQL as a frontend

Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Document Store

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,30
Rang	#294	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	1,00
Rang	#193	Overall
	#90	Relational DBMS

Punkte	29,85
Rang	#27	Overall
	#4	Document Stores
	#2	Graph DBMS
	#3	Key-Value Stores
	#3	Wide Column Stores

Website

bigobject.io

github.com/Softmotions/ejdb

ignitetech.com/softwarelibrary/infobrightdb

azure.microsoft.com/services/cosmos-db

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

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

learn.microsoft.com/azure/cosmos-db

Entwickler

BigObject, Inc.

Softmotions

Ignite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc.

Microsoft

Erscheinungsjahr

2015

2012

2005

2014

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

GPLv2

kommerziell

The open source (GPLv2) version did not support inserts/updates/deletes and was discontinued with July 2016

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

serverlos

Linux
Windows

gehostet

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

JSON types

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

Knowledge Grid Technology used instead

All properties auto-indexed by default

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

In-process Library

ADO.NET
JDBC
ODBC

DocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

JavaScript

Triggers

nein

JavaScript

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implizit im Cloud Service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

Implizit im Cloud Service

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

Integration with Hadoop/HDInsight on Azure*

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency

Consistency level configurable on request level
Session 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

Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

exploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilities

Zugriffsrechte bis auf item level einstellbar

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Public preview: Change partition key of a container in Azure Cosmos DB (NoSQL API) | Azure updates
27. März 2024, Microsoft

General availability: Microsoft Entra ID integration with Azure Cosmos DB for PostgreSQL | Azure updates
13. März 2024, Microsoft

Public Preview: Azure Cosmos DB Migration for MongoDB extension - Azure Cosmos DB for MongoDB vCore ...
15. November 2023, Microsoft

Generally Available: Add an Azure Cosmos DB custom endpoint in Azure IoT Hub | Azure updates
5. Oktober 2023, Microsoft

Azure Cosmos DB Conf 2023 | Microsoft Learn
12. Januar 2024, learn.microsoft.com

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