DBMS > ClickHouse vs. EJDB vs. Firebase Realtime Database vs. SQLite

Vergleich der Systemeigenschaften ClickHouse vs. EJDB vs. Firebase Realtime Database vs. SQLite

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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.

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Cloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.

Weit verbreitetes In-Process RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	15,88
Rang	#37	Overall
	#22	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#331	Overall
	#46	Document Stores

Punkte	13,60
Rang	#39	Overall
	#6	Document Stores

Punkte	103,35
Rang	#10	Overall
	#7	Relational DBMS

Website

clickhouse.com

github.com/Softmotions/ejdb

firebase.google.com/products/realtime-database

www.sqlite.org

Technische Dokumentation

clickhouse.com/docs

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

firebase.google.com/docs/database

www.sqlite.org/docs.html

Entwickler

Clickhouse Inc.

Softmotions

Google

acquired by Google 2014

Dwayne Richard Hipp

Erscheinungsjahr

2016

2012

2000

Aktuelle Version

v24.6.2.17-stable, Juli 2024

3.46.1 (13 August 2024), August 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2

kommerziell

Open Source

Public Domain

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.

Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
macOS

serverlos

gehostet

serverlos

Datenschema

schemafrei

dynamische Spaltentypen

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

keine strenge Typisierung wegen 'dynamic typing'

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

yes

nein

SQL

Support of SQL

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

nein

SQL-92 wird nicht vollständig unterstützt

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

In-process Library

Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

ADO.NET

inoffizielle Driver
JDBC

inoffizielle Driver
ODBC

inoffizielle Driver

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

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

Java
JavaScript
Objective-C

Actionscript
Ada
Basic
C
C#
C++
D
Delphi
Forth
Fortran
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
PL/SQL
Python
R
Ruby
Scala
Scheme
Smalltalk
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

limited functionality with using 'rules'

nein

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

key based and custom

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

if the client is offline
Immediate Consistency

if the client is online

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

mittels Filesystem-Locks

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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.

nein

yes, based on authentication and database rules

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.
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Navicat for SQLite is a powerful and comprehensive SQLite GUI that provides a complete set of functions for database management and development.
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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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Big gains for Relational Database Management Systems in DB-Engines Ranking
2. Februar 2016, Matthias Gelbmann

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