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Vergleich der Systemeigenschaften chDB vs. CouchDB vs. Google Cloud Datastore vs. PouchDB vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embedded SQL OLAP Engine powered by ClickHouse

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

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Spatial DBMS

using the Geocouch extension

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

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

Punkte	4,47
Rang	#76	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	2,28
Rang	#115	Overall
	#21	Document Stores

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

github.com/chdb-io/chdb

couchdb.apache.org

cloud.google.com/datastore

pouchdb.com

rdf4j.org

Technische Dokumentation

doc.chdb.io

docs.couchdb.org/en/stable

cloud.google.com/datastore/docs

pouchdb.com/guides

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

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

Google

Apache Software Foundation

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

Erscheinungsjahr

2023

2005

2008

2012

2004

Aktuelle Version

3.3.3, Dezember 2023

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

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

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

serverlos

Android
BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

ja, Details hier

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

SQL

Support of SQL

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

nein

SQL-like query language (GQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Bun
C
C++
Go
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

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

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

JavaScript

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

View Functions in JavaScript

mit Google App Engine

View Functions in JavaScript

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

improved architecture with release 2.0

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-source replication using Paxos

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Strategie: optimistic locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer pro Datenbank definierbar

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

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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