DBMS > EJDB vs. FatDB vs. RavenDB vs. Trafodion vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. FatDB vs. RavenDB vs. Trafodion vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Document Store
Key-Value Store

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,31
Rang	#296	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	2,84
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Website

github.com/Softmotions/ejdb

ravendb.net

trafodion.apache.org

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

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

ravendb.net/docs

trafodion.apache.org/documentation.html

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Softmotions

FatCloud

Hibernating Rhinos

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2012

2010

2014

1987

Aktuelle Version

5.4, Juli 2022

2.3.0, Februar 2019

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

kommerziell

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

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++, Java

C und C++

Server Betriebssysteme

serverlos

Windows

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

nein

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

Ãœber Integration mit SQL Server

SQL-like query language (RQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Ãœber Applikationen

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

ja, durch HBase

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

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

nein

ACID, Cluster-wide transaction available

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Authorization levels configured per client per database

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.

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

RavenDB Launches Version 6.0 Lightning Fast Queries, Data Integrations, Corax Indexing Engine, and Sharding
3. Oktober 2023, PR Newswire

Install the NoSQL RavenDB Data System
14. Mai 2021, The New Stack

RavenDB Adds Graph Queries
15. Mai 2019, Datanami

How I Created a RavenDB Python Client
23. September 2016, Visual Studio Magazine

Oren Eini on RavenDB, Including Consistency Guarantees and C# as the Implementation Language
23. Mai 2022, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

SQL-on-Hadoop Database Trafodion Bridges Transactions and Analysis
24. Januar 2018, The New Stack

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
16. Juli 2022, Embedded Computing Design

bereitgestellt von Google News

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