DBMS > chDB vs. EsgynDB vs. Google Cloud Spanner vs. NSDb vs. ObjectBox

Vergleich der Systemeigenschaften chDB vs. EsgynDB vs. Google Cloud Spanner vs. NSDb vs. ObjectBox

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embedded SQL OLAP Engine powered by ClickHouse

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

A horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play.

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,07
Rang	#376	Overall
	#158	Relational DBMS

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	2,84
Rang	#100	Overall
	#51	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Website

github.com/chdb-io/chdb

www.esgyn.cn

cloud.google.com/spanner

nsdb.io

objectbox.io

Technische Dokumentation

doc.chdb.io

cloud.google.com/spanner/docs

nsdb.io/Architecture

docs.objectbox.io

Entwickler

Esgyn

Google

ObjectBox Limited

Erscheinungsjahr

2023

2015

2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache License 2.0

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

Java, Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

serverlos

Linux

gehostet

Linux
macOS

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

Query statements complying to ANSI 2011

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC (using protocol buffers) API
JDBC

At present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements.
RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

Bun
C
C++
Go
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java
Scala

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Multi-source replication with 3 replicas for regional instances.

online/offline synchronization between client and server

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

using Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

by using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrity

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Strict serializable isolation

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

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

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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