DBMS > Databend vs. EJDB vs. GridDB

Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. EJDB vs. GridDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An open-source, elastic, and workload-aware cloud data warehouse designed to meet businesses' massive-scale analytics needs at low cost and with low complexity

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	0,28
Rang	#287	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#331	Overall
	#46	Document Stores

Punkte	1,91
Rang	#123	Overall
	#10	Time Series DBMS

Website

github.com/datafuselabs/databend
www.databend.com

github.com/Softmotions/ejdb

griddb.net

Technische Dokumentation

docs.databend.com

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

docs.griddb.net

Entwickler

Databend Labs

Softmotions

Toshiba Corporation

Erscheinungsjahr

2021

2012

2013

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

5.1, August 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPLv2

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available

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

Rust

C++

Server Betriebssysteme

gehostet
Linux
macOS

serverlos

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

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

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
JDBC
RESTful HTTP API

In-process Library

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID at container level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users with fine-grained authorization concept, user roles

nein

Access rights for users can be defined per database

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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