DBMS > NSDb vs. ObjectBox vs. OushuDB vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften NSDb vs. ObjectBox vs. OushuDB vs. SwayDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

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

A data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learning

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

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

Punkte	0,05
Rang	#357	Overall
	#151	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#384	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

nsdb.io

github.com/objectbox
objectbox.io

www.oushu.com/product/oushuDB

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

nsdb.io/Architecture

docs.objectbox.io

www.oushu.com/documentation

Entwickler

ObjectBox Limited

Oushu

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2017

2018

Aktuelle Version

4.0 (May 2024)

4.0.1, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java, Scala

C und C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

Full-featured ANSI SQL support

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Proprietäres native API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Scala

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

C
C++

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Kerberos, SSL and role based access

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Weitere Ressourcen

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