DBMS > BigObject vs. Firebase Realtime Database vs. HBase vs. Newts vs. PouchDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Firebase Realtime Database vs. HBase vs. Newts vs. PouchDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Cloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

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

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

Punkte	14,29
Rang	#39	Overall
	#6	Document Stores

Punkte	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

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

Punkte	2,28
Rang	#115	Overall
	#21	Document Stores

Website

bigobject.io

firebase.google.com/products/realtime-database

hbase.apache.org

opennms.github.io/newts

pouchdb.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

firebase.google.com/docs/database

hbase.apache.org/book.html

github.com/OpenNMS/newts/wiki

pouchdb.com/guides

Entwickler

BigObject, Inc.

Google

acquired by Google 2014

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

OpenNMS Group

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2012

2008

2014

2012

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

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

Java

JavaScript

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
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux
OS X
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Datenschema

schemafrei

schema-free, schema definition possible

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

über Views

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

HTTP REST
Java API

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
JavaScript
Objective-C

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

Java

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

limited functionality with using 'rules'

Coprocessors in Java

nein

View Functions in JavaScript

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

if the client is offline
Immediate Consistency

if the client is online

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Single row ACID (across millions of columns)

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

yes, based on authentication and database rules

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

nein

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.

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