DBMS > CouchDB vs. Dgraph vs. EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Linter

Vergleich der Systemeigenschaften CouchDB vs. Dgraph vs. EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Linter

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Ein JSON - Document Store inspiriert durch Lotus Notes der von Server-Clustern bis Mobile Phones skaliert

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

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

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

RDBMS for high security requirements

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Graph DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

using the Geocouch extension

Spatial DBMS

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

Punkte	8,30
Rang	#47	Overall
	#7	Document Stores

Punkte	1,53
Rang	#152	Overall
	#15	Graph DBMS

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

Punkte	3,15
Rang	#95	Overall
	#14	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,12
Rang	#350	Overall
	#152	Relational DBMS

Website

couchdb.apache.org

dgraph.io

www.esgyn.cn

cloud.google.com/bigtable

linter.ru

Technische Dokumentation

docs.couchdb.org/en/stable

dgraph.io/docs

cloud.google.com/bigtable/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Damien Katz, ehemaliger Lotus Notes Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Esgyn

Google

relex.ru

Erscheinungsjahr

2005

2016

2015

1990

Aktuelle Version

3.3.3, Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

Erlang

C++, Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Android
BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

gehostet

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
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

über Views

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
ColdFusion
Erlang
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
PL/SQL
Python
Ruby
Smalltalk

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

View Functions in JavaScript

nein

Java Stored Procedures

nein

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

improved architecture with release 2.0

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Synchronous replication via Raft

Multi-source replication between multi datacenters

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich

ACID

Atomic single-row operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Strategie: optimistic locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer pro Datenbank definierbar

nein

Planned for future releases

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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2. Juni 2014, Matthias Gelbmann

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7. September 2016, InfoWorld

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7. April 2020, TechCrunch

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