DBMS > EsgynDB vs. Faircom DB vs. PouchDB vs. SiteWhere

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Faircom DB vs. PouchDB vs. SiteWhere

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#356	Overall
	#35	Time Series DBMS

Website

www.esgyn.cn

www.faircom.com/products/faircom-db

pouchdb.com

github.com/sitewhere/sitewhere

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

pouchdb.com/guides

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

Entwickler

Esgyn

FairCom Corporation

Apache Software Foundation

SiteWhere

Erscheinungsjahr

2015

1979

2012

2010

Aktuelle Version

V12, November 2020

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

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++, Java

ANSI C, C++

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

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

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

schemafrei

vordefiniertes Schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

über Views

nein

SQL

Support of SQL

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

View Functions in JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Sharding

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

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

tunable from ACID to Eventually Consistent

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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10. November 2020, PR Newswire

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Building an Offline First App with PouchDB — SitePoint
10. März 2014, SitePoint

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7. September 2016, SitePoint

3 Reasons To Think Offline First
22. März 2017, IBM

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22. Januar 2019, TechBeacon

Create Offline Web Apps Using Service Workers & PouchDB — SitePoint
7. März 2017, SitePoint

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9. März 2023, H2S Media

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