DBMS > AlaSQL vs. IBM Db2 Event Store vs. MySQL vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. IBM Db2 Event Store vs. MySQL vs. Riak KV

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
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	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	1083,74
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

alasql.org

www.ibm.com/products/db2-event-store

www.mysql.com

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

dev.mysql.com/doc

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

IBM

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2014

2017

1995

2009

Aktuelle Version

2.0

8.4.0, April 2024

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

kommerziell

free developer edition available

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Aiven for MySQL: Fully managed MySQL, deployable in the cloud of your choice, with seamless integrations and lightning-fast setup.

Implementierungssprache

JavaScript

C und C++

Erlang

Server Betriebssysteme

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

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X

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

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

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

through the embedded Spark runtime

mit proprietären Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietäre Syntax

Erlang

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Active-active shard replication

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

only for local storage and DOM-storage

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

yes, using Riak Security

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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