DBMS > AlaSQL vs. Memcached vs. PlanetScale

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Memcached vs. PlanetScale

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

In-memory Key-Value Store, ursprünglich entwickelt für Caching

Scalable, distributed, serverless MySQL database platform built on top of Vitess

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

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	19,42
Rang	#32	Overall
	#4	Key-Value Stores

Punkte	1,59
Rang	#151	Overall
	#70	Relational DBMS

Website

alasql.org

www.memcached.org

planetscale.com

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

github.com/memcached/memcached/wiki

planetscale.com/docs

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Danga Interactive

ursprünglich von Brad Fitzpatrick für LiveJournal entwickelt

PlanetScale

Erscheinungsjahr

2014

2003

2020

Aktuelle Version

1.6.25, Maerz 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

BSD Lizenz

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

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

FreeBSD
Linux
OS X
Unix
Windows

Docker
Linux
macOS

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

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

Propriätäres Protokoll

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Repcached, ein Memcached Patch, liefert Replication

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

only for local storage and DOM-storage

nein

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

nein

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

mittels SASL (Simple Authentication and Security Layer) Protokoll

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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Redis extends the lead in the DB-Engines key-value store ranking
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New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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