DBMS > DataFS vs. Google Cloud Datastore vs. RethinkDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften DataFS vs. Google Cloud Datastore vs. RethinkDB vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

DBMS for the Web with a mechanism to push updated query results to applications in realtime.

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

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#354	Overall
	#15	Object oriented DBMS

Punkte	4,47
Rang	#76	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	2,74
Rang	#105	Overall
	#19	Document Stores

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

Website

newdatabase.com

cloud.google.com/datastore

rethinkdb.com

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

Technische Dokumentation

dev.mobiland.com/Overview.xsp

cloud.google.com/datastore/docs

rethinkdb.com/docs

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Mobiland AG

Google

The Linux Foundation

since July 2017

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2018

2008

2009

2019

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

2.4.1, August 2020

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

MIT License

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++

Clojure

Server Betriebssysteme

Windows

gehostet

Linux
OS X
Windows

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

Datenschema

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

string, binary, float, bool, date, geometry

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (GQL)

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

community-supported driver
C#

community-supported driver
C++

community-supported driver
Clojure

community-supported driver
Dart

community-supported driver
Erlang

community-supported driver
Go

community-supported driver
Haskell

community-supported driver
Java

official driver
JavaScript (Node.js)

official driver
Lisp

community-supported driver
Lua

community-supported driver
Objective-C

community-supported driver
Perl

community-supported driver
PHP

community-supported driver
Python

official driver
Ruby

official driver
Scala

community-supported driver

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

mit Google App Engine

nein

Triggers

no, except callback-events from server when changes happened

Callbacks mit Google Apps Engine

Client-side triggers through changefeeds

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Proprietary Sharding system

Sharding

range based

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using Paxos

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

Atomic single-document operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC based

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Windows-Profile

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

users and table-level permissions

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

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Weitere Ressourcen

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4. August 2014, Paul Andlinger

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15. August 2023, Open Source For You

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16. Dezember 2015, SitePoint

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5. Oktober 2016, VentureBeat

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14. Februar 2018, Packt Hub

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