DBMS > Elasticsearch vs. EsgynDB vs. JaguarDB vs. Newts vs. PouchDB

Vergleich der Systemeigenschaften Elasticsearch vs. EsgynDB vs. JaguarDB vs. Newts vs. PouchDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Eine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene

Elasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Primäres Datenbankmodell

Suchmaschine

Relational DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Time Series DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS
Vektor DBMS

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

Punkte	135,35
Rang	#7	Overall
	#1	Suchmaschinen

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	2,28
Rang	#115	Overall
	#21	Document Stores

Website

www.elastic.co/elasticsearch

www.esgyn.cn

www.jaguardb.com

opennms.github.io/newts

pouchdb.com

Technische Dokumentation

www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

www.jaguardb.com/support.html

github.com/OpenNMS/newts/wiki

pouchdb.com/guides

Entwickler

Elastic

Esgyn

DataJaguar, Inc.

OpenNMS Group

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2010

2015

2014

2012

Aktuelle Version

8.6, January 2023

3.3 July 2023

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Elastic License

kommerziell

Open Source

GPL V3.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

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

Java

C++, Java

C++

the server part. Clients available in other languages

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux
OS X
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Datenschema

schemafrei

Flexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

nein

über Views

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

HTTP REST
Java API

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

Java

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

View Functions in JavaScript

Triggers

Mittels Verwendung des 'Percolation' features

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

ES-Hadoop Connector

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Synchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, all

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

Memcached and Redis integration

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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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2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems
3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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10. Mai 2024, hackernoon.com

Introducing Elasticsearch Vector Database to Azure OpenAI Service On Your Data (Preview)
26. März 2024, insider.govtech.com

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Farewell, Froggy: The Age of Ribbit Is Nearing an End
25. Mai 2013, Mother Jones

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Building an Offline First App with PouchDB — SitePoint
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