DBMS > Graph Engine vs. IBM Db2 Event Store vs. ObjectBox vs. SwayDB vs. TempoIQ

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. IBM Db2 Event Store vs. ObjectBox vs. SwayDB vs. TempoIQ

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Event Store
Time Series DBMS

Object oriented DBMS

Key-Value Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

www.graphengine.io

www.ibm.com/products/db2-event-store

objectbox.io

swaydb.simer.au

tempoiq.com (offline)

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

docs.objectbox.io

Entwickler

Microsoft

IBM

ObjectBox Limited

Simer Plaha

TempoIQ

Erscheinungsjahr

2010

2017

2018

2012

Aktuelle Version

2.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

.NET and C

C und C++

Scala

Server Betriebssysteme

.NET

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Proprietäres native API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Java
Kotlin
Scala

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Realtime Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

online/offline synchronization between client and server

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Atomic execution of operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

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

nein

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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