DBMS > BigchainDB vs. dBASE vs. Postgres-XL vs. PostgreSQL vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. dBASE vs. Postgres-XL vs. PostgreSQL vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

dBase war eine der ersten Datenbanken mit einer eigenen Entwicklungsumgebung auf PC's. Die letzte Version dbase V wird als dBase classic weiter vertrieben und benötigt eine DOS-Emulation. Das aktuelle Produkt ist aber dBase Plus.

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Entwickelt als objektorientiertes DBMS, im Laufe der Zeit um 'Standards' wie SQL erweitert

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

mit objektorientierten Erweiterungen, z.B.: benutzerdefinierte Datentypen/Funktionen und Vererbung. Key/Value handling mit hstore Modul.

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS

with Apache Age
Spatial DBMS
Vektor DBMS

with pgvector extension

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

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

Punkte	9,70
Rang	#44	Overall
	#28	Relational DBMS

Punkte	0,53
Rang	#254	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	636,25
Rang	#4	Overall
	#4	Relational DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

www.dbase.com/support/knowledgebase

www.postgres-xl.org/documentation

www.postgresql.org/docs

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Asthon Tate

PostgreSQL Global Development Group

www.postgresql.org/developer

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2016

1979

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

1989

1989: Postgres, 1996: PostgreSQL

2014

Aktuelle Version

dBASE 2019, 2019

10 R1, Oktober 2018

16.3, Mai 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

kommerziell

Open Source

Mozilla public license

Open Source

BSD

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Python

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

DOS

dBase Classic
Windows

dBase Pro

Linux
macOS

FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OpenBSD
OS X
Solaris
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

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

XML type, but no XML query functionality

specific XML-type available, but no XML query functionality.

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

keine

Mit der Entwicklungsumgebung kann aber auf andere DBMS oder ODBC-Datenquellen zugegriffen werden

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

dBase eigene IDE

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Die IDE kann stored procedures in anderen Datenquellen aufrufen.

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Source-Replica Replikation

andere Varianten durch Verwendung von 3rd party - tools

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Nicht für dBase interne Daten, wohl aber Unterstützung durch die IDE beim Zugriff auf externe DBMS

ACID

MVCC

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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