DBMS > Cubrid vs. GBase vs. mSQL vs. ObjectBox

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. GBase vs. mSQL vs. ObjectBox

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

Lightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectors

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,97
Rang	#189	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	1,11
Rang	#173	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	1,26
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

Punkte	1,08
Rang	#179	Overall
	#6	Object oriented DBMS
	#9	Vektor DBMS

Website

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

www.gbase.cn

hughestech.com.au/products/msql

github.com/objectbox
objectbox.io

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

docs.objectbox.io

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

General Data Technology Co., Ltd.

Hughes Technologies

ObjectBox Limited

Erscheinungsjahr

2008

2004

1994

2017

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

4.4, Oktober 2021

4.0 (May 2024)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free licenses can be provided

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C, C++, Java

C, Java, Python

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

Datenschema

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

Standard with numerous extensions

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

user defined functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

Data sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offline

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Retrieval Augmented Generation (RAG) with vector databases: Expanding AI Capabilities
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The on-device Vector Database for Android and Java
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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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24. November 2008, 코리아타임스

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