DBMS > AlaSQL vs. Badger vs. H2 vs. LMDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Badger vs. H2 vs. LMDB vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

A high performant, light-weight, embedded key-value database library

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,46
Rang	#260	Overall
	#40	Document Stores
	#121	Relational DBMS

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

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

Punkte	1,99
Rang	#125	Overall
	#21	Key-Value Stores

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

alasql.org

github.com/dgraph-io/badger

www.h2database.com

www.symas.com/symas-embedded-database-lmdb

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

www.h2database.com/html/main.html

www.lmdb.tech/doc

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

DGraph Labs

Thomas Mueller

Symas

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

2017

2005

2011

2019

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

0.9.32, Jaenner 2024

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

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

Open Source

MIT License

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

JavaScript

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

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

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Unix
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

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

Close to SQL99, but no user access control, stored procedures and host language bindings.

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

JDBC
ODBC

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

Java

.Net
C
C++
Clojure
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Nim
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Swift
Tcl

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

only for local storage and DOM-storage

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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2. Juli 2019, Towards Data Science

HarperDB - How and Why We Built It From The Ground Up on NodeJS
28. Februar 2021, hackernoon.com

Multi faceted data exploration in the browser using Leaflet and amCharts
3. Mai 2020, Towards Data Science

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Automating SAP S/4HANA Migration with IT-Conductor, BGP Managed Services, and AWS | Amazon Web Services
22. August 2023, AWS Blog

The Tom Brady Data Biography
8. September 2023, StatsBomb

The Lightning Memory-mapped Database
2. März 2016, InfoQ.com

Akamai launches managed database service – Blocks and Files
25. April 2022, Blocks & Files

Connecting the worlds of metabolomics databases
15. Juni 2021, Medical Xpress

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