DBMS > AlaSQL vs. Badger vs. Hawkular Metrics vs. IBM Db2 warehouse vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Badger vs. Hawkular Metrics vs. IBM Db2 warehouse vs. SiriDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

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

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

Data warehousing service aus der Cloud

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

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

Punkte	0,51
Rang	#256	Overall
	#40	Document Stores
	#118	Relational DBMS

Punkte	0,22
Rang	#320	Overall
	#47	Key-Value Stores

Punkte	0,08
Rang	#366	Overall
	#39	Time Series DBMS

Punkte	1,37
Rang	#160	Overall
	#74	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#378	Overall
	#42	Time Series DBMS

Website

alasql.org

github.com/dgraph-io/badger

www.hawkular.org

www.ibm.com/products/db2/warehouse

siridb.com

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

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

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

docs.siridb.com

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

DGraph Labs

Community supported by Red Hat

IBM

Cesbit

Erscheinungsjahr

2014

2017

2014

2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

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

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

gehostet

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data

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

nein

SQL

Support of SQL

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

HTTP REST

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

Go
Java
Python
Ruby

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

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL, SQL PL

nein

Triggers

nein

via Hawkular Alerting

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

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

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

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

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

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

Create a Marvel Database with SQL and Javascript, the easy way
2. Juli 2019, Towards Data Science

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

bereitgestellt von Google News

Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS
5. Juni 2019, DevClass

bereitgestellt von Google News

Announcing the deprecation of prior generation Db2 Warehouse plans on AWS
16. Oktober 2023, IBM

Introducing the next generation of Db2 Warehouse: Our cost-effective, cloud-native data warehouse built for always-on ...
11. Juli 2023, IBM

Db2 Warehouse delivers 4x faster query performance than previously, while cutting storage costs by 34x
11. Juli 2023, IBM

Data mining in Db2 Warehouse: the basics
23. Juni 2020, Towards Data Science

Top 7 Cloud Data Warehouse Companies
31. Mai 2023, Datamation

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk