DBMS > H2 vs. InfinityDB vs. OrigoDB vs. PouchDB

Vergleich der Systemeigenschaften H2 vs. InfinityDB vs. OrigoDB vs. PouchDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

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.

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

A fully ACID in-memory object graph database

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Document Store
Object oriented DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#378	Overall
	#57	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	2,28
Rang	#115	Overall
	#21	Document Stores

Website

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

boilerbay.com/infinitydb/manual

origodb.com/docs

pouchdb.com/guides

Entwickler

Thomas Mueller

Boiler Bay Inc.

Robert Friberg et al

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2005

2002

2009

under the name LiveDB

2012

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

4.0

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

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

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Windows

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

Datenschema

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

User defined using .NET types and collections

nein

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

über Views

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

.NET Client API
HTTP API
LINQ

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

.Net

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

View Functions in JavaScript

Triggers

nein

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Sharding

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

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

Source-Replica Replikation

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

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

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

Role based authorization

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

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Building an Offline First App with PouchDB — SitePoint
10. März 2014, SitePoint

Getting Started with PouchDB Client-Side JavaScript Database — SitePoint
7. September 2016, SitePoint

3 Reasons To Think Offline First
22. März 2017, IBM

Create Offline Web Apps Using Service Workers & PouchDB — SitePoint
7. März 2017, SitePoint

Offline-first web and mobile apps: Top frameworks and components
22. Januar 2019, TechBeacon

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk