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Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Couchbase vs. Linter vs. XTDB

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Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

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

RDBMS for high security requirements

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

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

Spatial DBMS

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

Punkte	0,56
Rang	#245	Overall
	#10	Object oriented DBMS

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

Punkte	0,09
Rang	#346	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

atoti.io

www.couchbase.com

linter.ru

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

docs.couchbase.com

www.xtdb.com/docs

Entwickler

ActiveViam

Couchbase, Inc.

relex.ru

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2011

1990

2019

Aktuelle Version

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

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

Open Source

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

kommerziell

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C, C++, Go and Erlang

C und C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

Multidimensional Expressions (MDX)

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

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
Go
Java
JavaScript

Node.js
Kotlin
PHP
Python
Ruby
Scala

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

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

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

Triggers

über das TAP Protokoll

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

Automatic Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

inklusive cross data center replication
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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.

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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