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Vergleich der Systemeigenschaften BoltDB vs. ClickHouse vs. DataFS vs. HarperDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A high-performance, column-oriented SQL DBMS for online analytical processing (OLAP) that uses all available system resources to their full potential to process each analytical query as fast as possible. It is available as both an open-source software and a cloud offering.

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

Ultra-low latency distributed database with an intuitive REST API supporting NoSQL and SQL (including joins). Deployment of functions and databases simultaneously with a consolidated node-level architecture.

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Graph DBMS

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

Punkte	0,74
Rang	#220	Overall
	#31	Key-Value Stores

Punkte	16,34
Rang	#38	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#354	Overall
	#15	Object oriented DBMS

Punkte	0,55
Rang	#248	Overall
	#38	Document Stores

Website

github.com/boltdb/bolt

clickhouse.com

newdatabase.com

www.harperdb.io

Technische Dokumentation

clickhouse.com/docs

dev.mobiland.com/Overview.xsp

docs.harperdb.io/docs

Entwickler

Clickhouse Inc.

Mobiland AG

HarperDB

Erscheinungsjahr

2013

2016

2018

2017

Aktuelle Version

v24.4.1.2088-stable, Mai 2024

1.1.263, October 2022

3.1, August 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free community edition 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.

DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.
ClickHouse Cloud: Get the performance you love from open source ClickHouse in a serverless offering that takes care of the details so you can spend more time getting insight out of the fastest database on earth.
Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics.

Implementierungssprache

C++

Node.js

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
macOS

Windows

Linux
OS X

Datenschema

schemafrei

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

dynamic schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

JSON data types

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

yes

nein

SQL

Support of SQL

nein

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

nein

SQL-like data manipulation statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
JDBC
MySQL wire protocol
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Proprietäres Protokoll

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

JDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

3rd party library
C++
Elixir

3rd party library
Go

3rd party library
Java

3rd party library
JavaScript (Node.js)

3rd party library
Kotlin

3rd party library
Nim

3rd party library
Perl

3rd party library
PHP

3rd party library
Python

3rd party library
R

3rd party library
Ruby

3rd party library
Rust
Scala

3rd party library

.Net
C
C#
C++
VB.Net

.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Custom Functions

since release 3.1

Triggers

nein

no, except callback-events from server when changes happened

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

key based and custom

Proprietary Sharding system

A table resides as a whole on one (or more) nodes in a cluster

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Asynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages.

the nodes on which a table resides can be defined

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Atomic execution of specific operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users and roles. Column and row based policies. Quotas and resource limits. Pluggable authentication with LDAP and Kerberos. Password based, X.509 certificate, and SSH key authentication.

Windows-Profile

Access rights for users and roles

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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