DBMS > CouchDB vs. EsgynDB vs. MarkLogic vs. NSDb vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften CouchDB vs. EsgynDB vs. MarkLogic vs. NSDb vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Operational and transactional Enterprise NoSQL database

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Document Store
Native XML DBMS
RDF Store

ab Version 7
Suchmaschine

Time Series DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

using the Geocouch extension

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

Punkte	7,46
Rang	#51	Overall
	#7	Document Stores

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	4,15
Rang	#70	Overall
	#11	Document Stores
	#1	Native XML DBMS
	#1	RDF Stores
	#8	Suchmaschinen

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

couchdb.apache.org

www.esgyn.cn

www.progress.com/marklogic

nsdb.io

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.couchdb.org/en/stable

www.progress.com/marklogic/documentation

nsdb.io/Architecture

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

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

Esgyn

MarkLogic Corp.

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2005

2015

2001

2017

2004

Aktuelle Version

3.3.3, Dezember 2023

11.0, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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++

Java, Scala

Java

Server Betriebssysteme

Android
BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

Schema kann erzwungen werden

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

über Views

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

SQL92

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
Node.js Client API
ODBC
proprietary Optic API

Proprietary Query API, introduced with version 9
RESTful HTTP API
SPARQL
WebDAV
XDBC
XQuery
XSLT

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

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

Java
Scala

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

View Functions in JavaScript

Java Stored Procedures

via XQuery or JavaScript

nein

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

Multi-source replication between multi datacenters

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Ãœber Hadoop Connector, HDFS Direct Access und in-database MapReduce Jobs

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich

ACID

can act as a resource manager in an XA/JTA transaction

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Strategie: optimistic locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

yes, with Range Indexes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer pro Datenbank definierbar

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Rollen-basierte Zugriffskontrolle auf Dokumenten- und Subdokumentenebene

nein

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.

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2. Juni 2014, Matthias Gelbmann

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