DBMS > Couchbase vs. DuckDB vs. NSDb vs. Ultipa

Vergleich der Systemeigenschaften Couchbase vs. DuckDB vs. NSDb vs. Ultipa

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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

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

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

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

Primäres Datenbankmodell

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

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

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

Punkte	4,57
Rang	#74	Overall
	#40	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#31	Graph DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.couchbase.com

duckdb.org/docs

nsdb.io/Architecture

www.ultipa.com/document

Entwickler

Couchbase, Inc.

Ultipa

Erscheinungsjahr

2011

2018

2017

2019

Aktuelle Version

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

0.10, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

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

Open Source

MIT License

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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++

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

serverlos

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

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

SQL-like 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

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
Go
Java
JavaScript

Node.js
Kotlin
PHP
Python
Ruby
Scala

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

Java
Scala

C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

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

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

inklusive cross data center replication
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

pro Operation auswählbar

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

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

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

Drittanbieter

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Couchbase climbs up the DB-Engines Ranking, increasing its popularity by 10% every month
2. Juni 2014, Matthias Gelbmann

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1. Mai 2024, Towards Data Science

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Technology
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