DBMS > BigObject vs. IBM Db2 Event Store vs. Realm vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. IBM Db2 Event Store vs. Realm vs. STSdb

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Event Store
Time Series DBMS

Document Store

Key-Value Store

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

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

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	7,60
Rang	#52	Overall
	#9	Document Stores

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

bigobject.io

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

realm.io

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

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

realm.io/docs

Entwickler

BigObject, Inc.

IBM

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2015

2017

2014

2011

Aktuelle Version

2.0

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

free developer edition available

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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++

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

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

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

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

nein

Triggers

nein

Change Listeners

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Active-active shard replication

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

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

In-Memory Unterstützung

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

In-Memory realm

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, ibm.com

IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere
31. Mai 2018, Data Center Knowledge

How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database'
3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

bereitgestellt von Google News

Danish CEO explains Silicon Valley learning curve for European entrepreneurs - San Francisco Business Times
6. Oktober 2016, The Business Journals

MongoDB aims to unify developer experience with launch of MongoDB Cloud
9. Juni 2020, diginomica

Kotlin Programming Language Will Surpass Java On Android Next Year
15. Oktober 2017, Fossbytes

Is Swift the Future of Server-side Development?
12. September 2017, Solutions Review

Here are the winners of Nordic Startup Awards
31. Mai 2016, EU-Startups

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk