DBMS > BigObject vs. IBM Db2 Event Store vs. LokiJS vs. OceanBase

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. IBM Db2 Event Store vs. LokiJS vs. OceanBase

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

In-memory JavaScript DBMS

A distributed, high available RDBMS compatible with Oracle and MySQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Event Store
Time Series DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Wide Column Store

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

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

Punkte	0,18
Rang	#315	Overall
	#2	Event Stores
	#26	Time Series DBMS

Punkte	0,44
Rang	#256	Overall
	#40	Document Stores

Punkte	1,97
Rang	#119	Overall
	#58	Relational DBMS

Website

bigobject.io

www.ibm.com/products/db2-event-store

github.com/techfort/LokiJS

en.oceanbase.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

techfort.github.io/LokiJS

en.oceanbase.com/docs/oceanbase-database

Entwickler

BigObject, Inc.

IBM

OceanBase

previously Alibaba and Ant Group

Erscheinungsjahr

2015

2017

2014

2010

Aktuelle Version

2.0

4.3.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Commercial license available

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 und C++

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

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

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

über Views

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JavaScript API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)
Proprietäres native API
Table API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

JavaScript

Ada

in MySQL-compatible model
C

in Oracle- and MySQL- compatible models
C++

in Oracle- and MySQL- compatible models
D

in MySQL-compatible model
Delphi

in MySQL-compatible model
Eiffel

in MySQL-compatible model
Erlang

in MySQL-compatible model
Haskell

in MySQL-compatible model
Java

in Oracle- and MySQL- compatible models
JavaScript (Node.js)

in MySQL-compatible model
Objective-C

in MySQL-compatible model
OCaml

in MySQL-compatible model
Perl

in MySQL-compatible model
PHP

in MySQL-compatible model
Python

in MySQL-compatible model
Ruby

in MySQL-compatible model
Scheme

in MySQL-compatible model
Tcl

in MySQL-compatible model

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

View Functions in JavaScript

PL/SQL in oracle-compatible mode, MySQL Stored Procedure in mysql-compatible mode

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

horizontal partitioning (by hash, key, range, range columns, list, and list columns)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Active-active shard replication

keine

Multi-source replication using Paxos

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

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

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

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

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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

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