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

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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

Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Document Store

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	0,45
Rang	#253	Overall
	#13	Object oriented DBMS

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

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

Punkte	24,97
Rang	#27	Overall
	#4	Document Stores
	#2	Graph DBMS
	#3	Key-Value Stores
	#3	Wide Column Stores

Website

atoti.io

bigobject.io

github.com/Softmotions/ejdb

azure.microsoft.com/services/cosmos-db

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

docs.bigobject.io

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

learn.microsoft.com/azure/cosmos-db

Entwickler

ActiveViam

BigObject, Inc.

Softmotions

Microsoft

Erscheinungsjahr

2015

2012

2014

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

GPLv2

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

serverlos

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

All properties auto-indexed by default

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

In-process Library

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

Lua

nein

JavaScript

Triggers

nein

JavaScript

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

keine

Sharding

Implizit im Cloud Service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

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

Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Zugriffsrechte bis auf item level einstellbar

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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

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