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Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Couchbase vs. OushuDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

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

A data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learning

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Document Store

Relational 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

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	0,04
Rang	#363	Overall
	#154	Relational DBMS

Website

atoti.io

www.couchbase.com

www.oushu.com/product/oushuDB

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

docs.couchbase.com

www.oushu.com/documentation

Entwickler

ActiveViam

Couchbase, Inc.

Oushu

Erscheinungsjahr

2011

Aktuelle Version

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

4.0.1, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

Open Source

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

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

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

Full-featured ANSI SQL support

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
Go
Java
JavaScript

Node.js
Kotlin
PHP
Python
Ruby
Scala

C
C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

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

Triggers

über das TAP Protokoll

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

Automatic Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

inklusive cross data center replication
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

pro Operation auswählbar

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

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.

Kerberos, SSL and role based access

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

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2. Juni 2014, Matthias Gelbmann

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