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Vergleich der Systemeigenschaften Couchbase vs. Dgraph vs. GridDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed document store with integrated cache, a powerful search engine, in-built operational and analytical capabilities, and an embedded mobile database

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Graph DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store

originating from the former Membase product and supporting the Memcached protocol
Spatial DBMS

using the Geocouch extension
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	17,30
Rang	#36	Overall
	#5	Document Stores

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

Punkte	1,95
Rang	#128	Overall
	#10	Time Series DBMS

Website

www.couchbase.com

dgraph.io

griddb.net

Technische Dokumentation

docs.couchbase.com

dgraph.io/docs

docs.griddb.net

Entwickler

Couchbase, Inc.

Dgraph Labs, Inc.

Toshiba Corporation

Erscheinungsjahr

2011

2016

2013

Aktuelle Version

Server: 7.2, June 2023; Mobile: 3.1, March 2022; Couchbase Capella (DBaaS), June 2023

5.1, August 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Business Source License (BSL 1.1); Commercial licenses also available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also 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

C, C++, Go and Erlang

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL++, extends ANSI SQL to JSON for operational, transactional, and analytic use cases

nein

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
HTTP REST
Kafka Connector
Native language bindings for CRUD, Query, Search and Analytics APIs
Spark Connector
Spring Data

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

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
Go
Java
JavaScript

Node.js
Kotlin
PHP
Python
Ruby
Scala

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

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Functions and timers in JavaScript and UDFs in Java, Python, SQL++

nein

Triggers

über das TAP Protokoll

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic Sharding

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

inklusive cross data center replication
Source-Replica Replikation

Synchronous replication via Raft

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

pro Operation auswählbar

Immediate Consistency

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID at container level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Ephemeral buckets

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

User and Administrator separation with password-based and LDAP integrated Authentication. Role-base access control.

nein

Planned for future releases

Access rights for users can be defined per database

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and...
» mehr

Competitive advantages

1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model...
» mehr

Typical application scenarios

Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
» mehr

Key customers

Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
» mehr

Market metrics

GitHub trending repository
» mehr

Licensing and pricing models

Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription)
» mehr

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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2. Juni 2014, Matthias Gelbmann

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