DBMS > EsgynDB vs. Faircom EDGE vs. Google Cloud Datastore vs. LokiJS

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Faircom EDGE vs. Google Cloud Datastore vs. LokiJS

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

FairCom EDGE is an Industry 4.0 solution built to integrate, collect, aggregate and synchronize mission-critical data in edge computing environments

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

In-memory JavaScript DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

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

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	0,02
Rang	#370	Overall
	#55	Key-Value Stores
	#157	Relational DBMS

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

Punkte	0,44
Rang	#256	Overall
	#40	Document Stores

Website

www.esgyn.cn

www.faircom.com/products/faircom-edge

cloud.google.com/datastore

github.com/techfort/LokiJS

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.html

cloud.google.com/datastore/docs

techfort.github.io/LokiJS

Entwickler

Esgyn

FairCom Corporation

Google

Erscheinungsjahr

2015

1979

2008

2014

Aktuelle Version

V3, Oktober 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

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

C++, Java

ANSI C, C++

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

Android
Linux

ARM, x86
Raspbian
Windows

gehostet

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

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

ja, Details hier

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

SQL

Support of SQL

ANSI SQL queries

SQL-like query language (GQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
Direct SQL
IoT Microservice layer
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API

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

JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C#
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
VB.Net

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

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

mit Google App Engine

View Functions in JavaScript

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

File partitioning

Customizable business rules for partitioning

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Synchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logs

Multi-source replication using Paxos

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency
Tunable Consistency

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.

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

when using SQL

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

across SQL and NoSQL

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

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 user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL.

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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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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