DBMS > BigObject vs. EsgynDB vs. Graph Engine vs. NSDb vs. OrigoDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. EsgynDB vs. Graph Engine vs. NSDb vs. OrigoDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

A fully ACID in-memory object graph database

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

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

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

www.graphengine.io/docs/manual

nsdb.io/Architecture

origodb.com/docs

Entwickler

BigObject, Inc.

Esgyn

Microsoft

Robert Friberg et al

Erscheinungsjahr

2015

2010

2017

2009

under the name LiveDB

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

Apache Version 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

C++, Java

.NET and C

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux

.NET

Linux
macOS

Linux
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C#
C++
F#
Visual Basic

Java
Scala

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

Using Apache Lucene

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role based authorization

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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27. Juli 2016, GeekWire

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27. Februar 2019, Data Science Central

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