DBMS > CouchDB vs. Dgraph vs. IBM Db2 Event Store vs. Kinetica

Vergleich der Systemeigenschaften CouchDB vs. Dgraph vs. IBM Db2 Event Store vs. Kinetica

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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

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Graph DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

using the Geocouch extension

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	9,30
Rang	#45	Overall
	#7	Document Stores

Punkte	1,45
Rang	#156	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	0,64
Rang	#236	Overall
	#109	Relational DBMS

Website

couchdb.apache.org

dgraph.io

www.ibm.com/products/db2-event-store

www.kinetica.com

Technische Dokumentation

docs.couchdb.org/en/stable

dgraph.io/docs

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

docs.kinetica.com

Entwickler

Apache Software Foundation

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

Dgraph Labs, Inc.

IBM

Kinetica

Erscheinungsjahr

2005

2016

2017

2012

Aktuelle Version

3.3.3, Dezember 2023

2.0

7.1, August 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free developer edition available

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 und C++

C, C++

Server Betriebssysteme

Android
BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

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

über Views

nein

SQL

Support of SQL

nein

through the embedded Spark runtime

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

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

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

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

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

View Functions in JavaScript

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

improved architecture with release 2.0

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Synchronous replication via Raft

Active-active shard replication

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Strategie: optimistic locking

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer pro Datenbank definierbar

nein

Planned for future releases

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

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

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