DBMS > DolphinDB vs. FeatureBase vs. H2GIS vs. PouchDB

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. FeatureBase vs. H2GIS vs. PouchDB

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Name

Kurzbeschreibung

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

Real-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.

Spatial extension of H2

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	4,03
Rang	#78	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	0,31
Rang	#292	Overall
	#135	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#368	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	2,34
Rang	#112	Overall
	#21	Document Stores

Website

Technische Dokumentation

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

docs.featurebase.com

www.h2gis.org/docs/home

pouchdb.com/guides

Entwickler

DolphinDB, Inc

Molecula and Pilosa Open Source Contributors

CNRS

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2018

2017

2013

2012

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

2022, May 2022

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

kommerziell

Open Source

LGPL 3.0

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
macOS

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Datenschema

schemafrei

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

Sekundärindizes

nein

über Views

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL queries

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

Java
Python

Java

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

basierend auf H2

View Functions in JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

basierend auf H2

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using Linux fsync

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators, Users, Groups

basierend auf H2

nein

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

DB-Engines Blog Posts

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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