DBMS > BigchainDB vs. EsgynDB vs. IBM Db2 Event Store vs. PouchDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. EsgynDB vs. IBM Db2 Event Store vs. PouchDB vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

BigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets

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

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Document Store

RDF Store

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

Punkte	0,85
Rang	#208	Overall
	#35	Document Stores

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,27
Rang	#309	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	2,34
Rang	#112	Overall
	#21	Document Stores

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.bigchaindb.com

www.esgyn.cn

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

pouchdb.com

rdf4j.org

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

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

pouchdb.com/guides

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Esgyn

IBM

Apache Software Foundation

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2016

2015

2017

2012

2004

Aktuelle Version

2.0

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

Python

C++, Java

C und C++

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

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

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

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

nein

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

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

JavaScript

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

View Functions in JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-source replication between multi datacenters

Active-active shard replication

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

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

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

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

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