DBMS > BoltDB vs. DuckDB vs. EsgynDB vs. LeanXcale vs. ObjectBox

Vergleich der Systemeigenschaften BoltDB vs. DuckDB vs. EsgynDB vs. LeanXcale vs. ObjectBox

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embedded key-value store for Go.

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

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

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,80
Rang	#215	Overall
	#31	Key-Value Stores

Punkte	4,63
Rang	#69	Overall
	#37	Relational DBMS

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

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Website

github.com/boltdb/bolt

Technische Dokumentation

duckdb.org/docs

docs.objectbox.io

Entwickler

Esgyn

LeanXcale

ObjectBox Limited

Erscheinungsjahr

2013

2018

2015

2017

Aktuelle Version

1.0.0, Juni 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Apache License 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

C++

C++, Java

C und C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

serverlos

Linux

Android
iOS
Linux
macOS
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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
Java
Scala

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

online/offline synchronization between client and server

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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1. Mai 2024, Towards Data Science

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