DBMS > BoltDB vs. ClickHouse vs. EsgynDB vs. ObjectBox vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften BoltDB vs. ClickHouse vs. EsgynDB vs. ObjectBox vs. RDF4J

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.

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

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,76
Rang	#224	Overall
	#32	Key-Value Stores

Punkte	16,20
Rang	#37	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	0,23
Rang	#319	Overall
	#141	Relational DBMS

Punkte	1,22
Rang	#172	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	0,71
Rang	#231	Overall
	#9	RDF Stores

Website

github.com/boltdb/bolt

Technische Dokumentation

clickhouse.com/docs

docs.objectbox.io

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Clickhouse Inc.

Esgyn

ObjectBox Limited

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

Erscheinungsjahr

2013

2016

2015

2017

2004

Aktuelle Version

v23.12.1.1368-stable, Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

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.

Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics.
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.

Implementierungssprache

C++

C++, Java

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
macOS

Linux

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

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

yes

SQL

Support of SQL

nein

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

Proprietäres native API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

key based and custom

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

Multi-source replication between multi datacenters

online/offline synchronization between client and server

keine

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

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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 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.

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

In-Memory Database Use Cases
15. Februar 2024

Data Viewer for Objects – announcing ObjectBox Admin
14. November 2023

Vector Databases for Edge AI
9. August 2023

Vector Database Release for Flutter / Dart + Python
13. Juni 2023

SQLite and SQLite alternatives – a comprehensive overview
7. Juni 2023

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics.
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5. Juli 2023, Datanami

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29. April 2018, Open Source For You

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27. August 2021, hackernoon.com

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