DBMS > Datomic vs. EJDB vs. Google BigQuery vs. GreptimeDB vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. EJDB vs. Google BigQuery vs. GreptimeDB vs. Lovefield

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

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

Large scale data warehouse service with append-only tables

An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	1,59
Rang	#150	Overall
	#69	Relational DBMS

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#352	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Website

www.datomic.com

github.com/Softmotions/ejdb

cloud.google.com/bigquery

greptime.com

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

docs.datomic.com

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

cloud.google.com/bigquery/docs

docs.greptime.com

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

Cognitect

Softmotions

Google

Greptime Inc.

Google

Erscheinungsjahr

2012

2010

2022

2014

Aktuelle Version

1.0.6735, Juni 2023

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

GPLv2

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

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

Java, Clojure

Rust

JavaScript

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

serverlos

gehostet

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Datenschema

schemafrei

schema-free, schema definition possible

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

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

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

In-process Library

RESTful HTTP/JSON API

gRPC
HTTP API
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

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

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

nein

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Python

nein

Triggers

By using transaction functions

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

recommended only for testing and development

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Simple rights management via user accounts

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr

Competitive advantages

- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr

Typical application scenarios

For IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr

Key customers

Greptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr

Market metrics

GreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr

Licensing and pricing models

GreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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