DBMS > AlaSQL vs. IBM Db2 Event Store vs. ObjectBox vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. IBM Db2 Event Store vs. ObjectBox vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series 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	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Website

alasql.org

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

objectbox.io

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

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

docs.objectbox.io

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

IBM

ObjectBox Limited

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2014

2017

2014

Aktuelle Version

2.0

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

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

C und C++

C++, Java

Server Betriebssysteme

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

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

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.

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Proprietäres native API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

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

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Active-active shard replication

online/offline synchronization between client and server

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

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

No - written data is immutable

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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In-Memory Database Use Cases
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Vector Databases for Edge AI
9. August 2023

Vector Database Release for Flutter / Dart + Python
13. Juni 2023

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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