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Vergleich der Systemeigenschaften Faircom DB vs. H2 vs. IBM Db2 warehouse vs. PouchDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Data warehousing service aus der Cloud

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,24
Rang	#311	Overall
	#44	Key-Value Stores
	#140	Relational DBMS

Punkte	8,22
Rang	#50	Overall
	#32	Relational DBMS

Punkte	1,34
Rang	#166	Overall
	#76	Relational DBMS

Punkte	2,35
Rang	#116	Overall
	#22	Document Stores

Website

www.faircom.com/products/faircom-db

www.h2database.com

www.ibm.com/products/db2/warehouse

pouchdb.com

Technische Dokumentation

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

www.h2database.com/html/main.html

pouchdb.com/guides

Entwickler

FairCom Corporation

Thomas Mueller

IBM

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

1979

2005

2014

2012

Aktuelle Version

V12, November 2020

2.2.220, Juli 2023

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public 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

ANSI C, C++

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

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

easily portable to other OSs

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

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

Datenschema

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

schemafrei

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

über Views

SQL

Support of SQL

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java

Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

PL/SQL, SQL PL

View Functions in JavaScript

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

keine

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

tunable from ACID to Eventually Consistent

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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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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11. Juli 2023, IBM

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16. Oktober 2023, IBM

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31. Mai 2023, Datamation

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11. Juli 2023, IBM

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Building an Offline First App with PouchDB — SitePoint
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