DBMS > CouchDB vs. KairosDB vs. MarkLogic vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften CouchDB vs. KairosDB vs. MarkLogic vs. Splice Machine

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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 Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Operational and transactional Enterprise NoSQL database

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Time Series DBMS

Document Store
Native XML DBMS
RDF Store

ab Version 7
Suchmaschine

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

using the Geocouch extension

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

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

Punkte	0,62
Rang	#239	Overall
	#20	Time Series DBMS

Punkte	5,92
Rang	#58	Overall
	#10	Document Stores
	#1	Native XML DBMS
	#1	RDF Stores
	#6	Suchmaschinen

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

couchdb.apache.org

github.com/kairosdb/kairosdb

www.marklogic.com

splicemachine.com

Technische Dokumentation

docs.couchdb.org/en/stable

kairosdb.github.io

docs.marklogic.com

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Apache Software Foundation

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

MarkLogic Corp.

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2005

2013

2001

2014

Aktuelle Version

3.3.3, Dezember 2023

1.2.2, November 2018

11.0, December 2022

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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

Java

C++

Java

Server Betriebssysteme

Android
BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Schema kann erzwungen werden

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

SQL92

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

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

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

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

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

View Functions in JavaScript

nein

via XQuery or JavaScript

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

improved architecture with release 2.0

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich

nein

ACID

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Strategie: optimistic locking

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Rollen-basierte Zugriffskontrolle auf Dokumenten- und Subdokumentenebene

Access rights for users, groups and roles according to 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

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Weitere Ressourcen

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