DBMS > DolphinDB vs. Firebase Realtime Database vs. Graph Engine vs. H2 vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. Firebase Realtime Database vs. Graph Engine vs. H2 vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

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.

Cloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	4,13
Rang	#80	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	14,29
Rang	#39	Overall
	#6	Document Stores

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.dolphindb.com

firebase.google.com/products/realtime-database

www.graphengine.io

www.h2database.com

rdf4j.org

Technische Dokumentation

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

firebase.google.com/docs/database

www.graphengine.io/docs/manual

www.h2database.com/html/main.html

rdf4j.org/documentation

Entwickler

DolphinDB, Inc

Google

acquired by Google 2014

Microsoft

Thomas Mueller

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2018

2012

2010

2005

2004

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

2.2.220, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

C++

.NET and C

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

gehostet

.NET

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
JavaScript
Objective-C

C#
C++
F#
Visual Basic

Java

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

limited functionality with using 'rules'

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

if the client is offline
Immediate Consistency

if the client is online

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators, Users, Groups

yes, based on authentication and database rules

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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