DBMS > BoltDB vs. EsgynDB vs. EXASOL vs. ObjectBox vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften BoltDB vs. EsgynDB vs. EXASOL vs. ObjectBox vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embedded key-value store for Go.

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

High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics.

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

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	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	1,76
Rang	#139	Overall
	#62	Relational DBMS

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

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

github.com/boltdb/bolt

www.esgyn.cn

www.exasol.com

objectbox.io

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

www.exasol.com/resources

docs.objectbox.io

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Esgyn

Exasol

ObjectBox Limited

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2015

2000

2017

2019

Aktuelle Version

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

MIT License

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

C++, Java

C und C++

Clojure

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

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

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

Proprietäres native API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java
Lua
Python
R

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

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

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Weitere Ressourcen

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21. Mai 2024, Unite.AI

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22. Februar 2024, AiThority

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4. Dezember 2018, FinSMEs

The Megashift Towards Decentralized Edge Computing
27. August 2021, hackernoon.com

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