DBMS > Blueflood vs. Google Cloud Datastore vs. IBM Cloudant vs. LokiJS vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. Google Cloud Datastore vs. IBM Cloudant vs. LokiJS vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Auf Apache CouchDB basierendes Database as a Service Angebot

In-memory JavaScript DBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store

RDF Store

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

Punkte	0,13
Rang	#346	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	4,36
Rang	#72	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	2,75
Rang	#104	Overall
	#19	Document Stores

Punkte	0,49
Rang	#260	Overall
	#42	Document Stores

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

Website

blueflood.io

cloud.google.com/datastore

www.ibm.com/products/cloudant

github.com/techfort/LokiJS

rdf4j.org

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

cloud.google.com/datastore/docs

cloud.ibm.com/docs/Cloudant

techfort.github.io/LokiJS

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Rackspace

Google

IBM, Apache Software Foundation

IBM hat im Februar 2014 Cloudant gekauft

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

Erscheinungsjahr

2013

2008

2010

2014

2004

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

Java

Erlang

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

gehostet

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

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

vordefiniertes Schema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

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

SQL-like query language (GQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

RESTful HTTP/JSON API

JavaScript API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

C#
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Ruby

JavaScript

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

mit Google App Engine

View Functions (Map-Reduce) in JavaScript

View Functions in JavaScript

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-source replication using Paxos

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Eventual Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

nein

Atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Optimistic locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Zugriffsrechte für Benutzer pro Datenbank definierbar

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

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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