DBMS > Datomic vs. Google BigQuery vs. JSqlDb vs. OrientDB vs. PostgreSQL

Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. Google BigQuery vs. JSqlDb vs. OrientDB vs. PostgreSQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

JSqlDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

Large scale data warehouse service with append-only tables

JavaScript Query Language Database, stores JavaScript objects and primitives

Multi-model DBMS (Document, Graph, Key/Value)

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Entwickelt als objektorientiertes DBMS, im Laufe der Zeit um 'Standards' wie SQL erweitert

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

mit objektorientierten Erweiterungen, z.B.: benutzerdefinierte Datentypen/Funktionen und Vererbung. Key/Value handling mit hstore Modul.

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Apache Age
Spatial DBMS
Vektor DBMS

with pgvector extension

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

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

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

Punkte	3,19
Rang	#93	Overall
	#16	Document Stores
	#7	Graph DBMS
	#14	Key-Value Stores

Punkte	645,54
Rang	#4	Overall
	#4	Relational DBMS

Website

www.datomic.com

cloud.google.com/bigquery

jsqldb.org (offline)

orientdb.org

www.postgresql.org

Technische Dokumentation

docs.datomic.com

cloud.google.com/bigquery/docs

www.orientdb.com/docs/last/index.html

www.postgresql.org/docs

Entwickler

Cognitect

Google

Konrad von Backstrom

OrientDB LTD; CallidusCloud; SAP

PostgreSQL Global Development Group

www.postgresql.org/developer

Erscheinungsjahr

2012

2010

2018

2010

1989

1989: Postgres, 1996: PostgreSQL

Aktuelle Version

1.0.6735, Juni 2023

0.8, Dezember 2018

3.2.29, Maerz 2024

16.3, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

BSD

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java, Clojure

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java JDK (>= JDK 6)

FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OpenBSD
OS X
Solaris
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

Schema kann erzwungen werden: für kompletten Satz ("schema-full") oder nur für einzelne Attribute ("schema-hybrid")

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

specific XML-type available, but no XML query functionality.

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language, no joins

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

RESTful HTTP/JSON API

Tinkerpop technology stack with Blueprints, Gremlin, Pipes
Java API
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

JavaScript

.Net
C
C#
C++
Clojure
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

functions in JavaScript

Java, Javascript

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

Triggers

By using transaction functions

nein

Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

Sharding

partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

andere Varianten durch Verwendung von 3rd party - tools

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

could be achieved with distributed queries

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

using RocksDB

In-Memory Unterstützung

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

recommended only for testing and development

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen, Rechte auch auf Satzebene

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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.

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