DBMS > Elasticsearch vs. GBase vs. Google Cloud Bigtable vs. LeanXcale vs. PouchDB

Vergleich der Systemeigenschaften Elasticsearch vs. GBase vs. Google Cloud Bigtable vs. LeanXcale 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

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Primäres Datenbankmodell

Suchmaschine

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Key-Value Store
Relational 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	1,07
Rang	#185	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

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

Website

www.elastic.co/elasticsearch

www.gbase.cn

cloud.google.com/bigtable

www.leanxcale.com

pouchdb.com

Technische Dokumentation

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

cloud.google.com/bigtable/docs

pouchdb.com/guides

Entwickler

Elastic

General Data Technology Co., Ltd.

Google

LeanXcale

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2010

2004

2015

2012

Aktuelle Version

8.6, January 2023

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Elastic License

kommerziell

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, Python

JavaScript

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

gehostet

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

Standard with numerous extensions

nein

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

C
Java
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

nein

View Functions in JavaScript

Triggers

Mittels Verwendung des 'Percolation' features

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

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

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Atomic single-row operations

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

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

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

DB-Engines Blog Posts

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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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1. März 2024, Forbes

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Building an Offline First App with PouchDB — SitePoint
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