DBMS > CouchDB vs. PostgreSQL vs. PouchDB vs. TimescaleDB vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften CouchDB vs. PostgreSQL vs. PouchDB vs. TimescaleDB vs. Valentina Server

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Entwickelt als objektorientiertes DBMS, im Laufe der Zeit um 'Standards' wie SQL erweitert

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

mit objektorientierten Erweiterungen, z.B.: benutzerdefinierte Datentypen/Funktionen und Vererbung. Key/Value handling mit hstore Modul.

Document Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

using the Geocouch extension

Document Store
Graph DBMS

with Apache Age
Spatial DBMS
Vektor DBMS

with pgvector extension

Relational DBMS

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

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

Punkte	645,54
Rang	#4	Overall
	#4	Relational DBMS

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

Punkte	4,64
Rang	#71	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	0,17
Rang	#327	Overall
	#145	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.couchdb.org/en/stable

www.postgresql.org/docs

pouchdb.com/guides

docs.timescale.com

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Apache Software Foundation

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

PostgreSQL Global Development Group

www.postgresql.org/developer

Apache Software Foundation

Timescale

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2005

1989

1989: Postgres, 1996: PostgreSQL

2012

2017

1999

Aktuelle Version

3.3.3, Dezember 2023

16.3, Mai 2024

7.1.1, Juni 2019

2.15.0, Mai 2024

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

BSD

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Aiven for PostgreSQL: Fully managed PostgreSQL for developers with 70+ extensions and flexible orchestration tools.

Implementierungssprache

Erlang

JavaScript

Server Betriebssysteme

Android
BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OpenBSD
OS X
Solaris
Unix
Windows

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

Linux
OS X
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

specific XML-type available, but no XML query functionality.

nein

Sekundärindizes

über Views

SQL

Support of SQL

nein

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

nein

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

JavaScript

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

View Functions in JavaScript

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

View Functions in JavaScript

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

improved architecture with release 2.0

partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash

Sharding

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

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

andere Varianten durch Verwendung von 3rd party - tools

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Strategie: optimistic locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer pro Datenbank definierbar

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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.

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