DBMS > DuckDB vs. IBM Db2 Event Store vs. NSDb vs. Percona Server for MongoDB

Vergleich der Systemeigenschaften DuckDB vs. IBM Db2 Event Store vs. NSDb vs. Percona Server for MongoDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

A drop-in replacement for MongoDB Community Edition with enterprise-grade features.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Time Series DBMS

Document Store

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

Punkte	4,63
Rang	#69	Overall
	#37	Relational DBMS

Punkte	0,27
Rang	#309	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,60
Rang	#246	Overall
	#39	Document Stores

Website

duckdb.org

www.ibm.com/products/db2-event-store

nsdb.io

www.percona.com/mongodb/software/percona-server-for-mongodb

Technische Dokumentation

duckdb.org/docs

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

nsdb.io/Architecture

docs.percona.com/percona-distribution-for-mongodb

Entwickler

IBM

Percona

Erscheinungsjahr

2018

2017

2015

Aktuelle Version

0.10, Februar 2024

2.0

3.4.10-2.10, November 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL Version 2

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++

C und C++

Java, Scala

C++

Server Betriebssysteme

serverlos

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux
macOS

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Java
Scala

Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

JavaScript

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

Active-active shard replication

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate 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)

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

via In-Memory Engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users and roles

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

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4. Juni 2024, iProgrammer

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1. Mai 2024, Towards Data Science

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Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, IBM

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3. Juni 2019, Datanami

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4. Oktober 2022, ITPro

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23. Mai 2024, Database Trends and Applications

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15. September 2023, The Register

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15. Mai 2023, The Stack

The Case Against the Server Side Public License (SSPL)
11. Oktober 2022, The New Stack

The essential guide to MongoDB security
2. Februar 2017, InfoWorld

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