DBMS > Google BigQuery vs. jBASE vs. ObjectBox vs. Postgres-XL vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. jBASE vs. ObjectBox vs. Postgres-XL vs. Riak KV

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	1,41
Rang	#159	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

cloud.google.com/bigquery

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

objectbox.io

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

docs.objectbox.io

www.postgres-xl.org/documentation

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

Google

Rocket Software (früher Zumasys)

ObjectBox Limited

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2010

1991

2017

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2009

Aktuelle Version

5.7

10 R1, Oktober 2018

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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 und C++

Erlang

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
Linux
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux
macOS

Linux
OS X

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

nein

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

Embedded SQL for jBASE in BASIC

nein

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

Proprietäres native API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

.Net
Basic
Jabbascript
Java

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Erlang

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

online/offline synchronization between client and server

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

MVCC

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Access rights can be defined down to the item level

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes, using Riak Security

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

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23. April 2024

In-Memory Database Use Cases
15. Februar 2024

Data Viewer for Objects – announcing ObjectBox Admin
14. November 2023

Vector Databases for Edge AI
9. August 2023

Vector Database Release for Flutter / Dart + Python
13. Juni 2023

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
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Weitere Ressourcen

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