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Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. Google Cloud Datastore vs. RocksDB vs. Vertica

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Key-Value Store

Relational DBMS

Column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

Punkte	4,13
Rang	#71	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	2,84
Rang	#97	Overall
	#16	Key-Value Stores

Punkte	9,62
Rang	#42	Overall
	#26	Relational DBMS

Website

github.com/Softmotions/ejdb

cloud.google.com/datastore

rocksdb.org

www.vertica.com

Technische Dokumentation

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

cloud.google.com/datastore/docs

github.com/facebook/rocksdb/wiki

vertica.com/documentation

Entwickler

Softmotions

Google

Facebook, Inc.

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Erscheinungsjahr

2012

2008

2013

2005

Aktuelle Version

9.4.0, Juni 2024

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

kommerziell

Open Source

BSD

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

serverlos

gehostet

Linux

Datenschema

schemafrei

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

ja, Details hier

nein

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (GQL)

nein

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

C++ API
Java API

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

mit Google App Engine

nein

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontal partitioning

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication using Paxos

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Bi-directional Spark integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

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

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

nein

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

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.

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