DBMS > H2 vs. IBM Db2 warehouse vs. Lovefield vs. PouchDB vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften H2 vs. IBM Db2 warehouse vs. Lovefield vs. PouchDB vs. TimescaleDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

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

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

Punkte	0,32
Rang	#290	Overall
	#132	Relational DBMS

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

Punkte	4,87
Rang	#74	Overall
	#4	Time Series DBMS

Website

www.h2database.com

www.ibm.com/products/db2/warehouse

google.github.io/lovefield

pouchdb.com

www.timescale.com

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

pouchdb.com/guides

docs.timescale.com

Entwickler

Thomas Mueller

IBM

Google

Apache Software Foundation

Timescale

Erscheinungsjahr

2005

2014

2012

2017

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

2.1.12, February 2017

7.1.1, Juni 2019

2.13.0, November 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 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

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

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

Linux
OS X
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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

über Views

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

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

Unterstützte Programmiersprachen

Java

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

JavaScript

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

PL/SQL, SQL PL

nein

View Functions in JavaScript

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Sharding

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

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

keine

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

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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