DBMS > EJDB vs. Google BigQuery vs. Sadas Engine vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. Google BigQuery vs. Sadas Engine vs. TimescaleDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Large scale data warehouse service with append-only tables

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#331	Overall
	#46	Document Stores

Punkte	52,67
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#159	Relational DBMS

Punkte	4,06
Rang	#73	Overall
	#5	Time Series DBMS

Website

github.com/Softmotions/ejdb

cloud.google.com/bigquery

www.sadasengine.com

www.timescale.com

Technische Dokumentation

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

cloud.google.com/bigquery/docs

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

docs.timescale.com

Entwickler

Softmotions

Google

SADAS s.r.l.

Timescale

Erscheinungsjahr

2012

2010

2006

2017

Aktuelle Version

8.0

2.15.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache 2.0

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++

Server Betriebssysteme

serverlos

gehostet

AIX
Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

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

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

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

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

nein

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

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

managed by 'Learn by Usage'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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25. September 2023, Datanami

PostgreSQL is Now Faster than Pinecone, 75% Cheaper, with New Open Source Extensions
11. Juni 2024, PR Newswire

Understanding Hyperfunctions in TimescaleDB
11. August 2021, CDOTrends

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