DBMS > Google Cloud Datastore vs. ObjectBox vs. Splice Machine vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Datastore vs. ObjectBox vs. Splice Machine vs. ToroDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Lightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectors

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

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

Punkte	1,08
Rang	#179	Overall
	#6	Object oriented DBMS
	#9	Vektor DBMS

Punkte	0,54
Rang	#244	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

cloud.google.com/datastore

github.com/objectbox
objectbox.io

splicemachine.com

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

cloud.google.com/datastore/docs

docs.objectbox.io

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Google

ObjectBox Limited

Splice Machine

8Kdata

Erscheinungsjahr

2008

2017

2014

2016

Aktuelle Version

4.0 (May 2024)

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

AGPL-V3

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++

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

string, integer, double, boolean, date, object_id

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (GQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Proprietäres native API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

mit Google App Engine

nein

Java

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using Paxos

Data sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offline

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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.

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

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

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

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11. September 2024

First on-device Vector Database (aka Semantic Index) for iOS
24. Juli 2024

Retrieval Augmented Generation (RAG) with vector databases: Expanding AI Capabilities
18. Juni 2024

The on-device Vector Database for Android and Java
29. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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19. Januar 2021, Datanami

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