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DBMS > Alibaba Cloud Table Store vs. Apache IoTDB vs. Lovefield vs. Memcached vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Alibaba Cloud Table Store vs. Apache IoTDB vs. Lovefield vs. Memcached vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAlibaba Cloud Table Store  Xaus Vergleich ausschliessenApache IoTDB  Xaus Vergleich ausschliessenLovefield  Xaus Vergleich ausschliessenMemcached  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA fully managed Wide Column Store for large quantities of semi-structured data with real-time accessAn IoT native database with high performance for data management and analysis, deployable on the edge and the cloud and integrated with Hadoop, Spark and FlinkEmbeddable relational database for web apps written in pure JavaScriptIn-memory Key-Value Store, ursprünglich entwickelt für CachingOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellWide Column StoreTime Series DBMSRelational DBMSKey-Value StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,31
Rang#297  Overall
#11  Wide Column Stores
Punkte1,31
Rang#164  Overall
#14  Time Series DBMS
Punkte0,33
Rang#286  Overall
#131  Relational DBMS
Punkte18,08
Rang#32  Overall
#4  Key-Value Stores
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websitewww.alibabacloud.com/­product/­table-storeiotdb.apache.orggoogle.github.io/­lovefieldwww.memcached.orgsplicemachine.com
Technische Dokumentationwww.alibabacloud.com/­help/­en/­tablestoreiotdb.apache.org/­UserGuide/­Master/­QuickStart/­QuickStart.htmlgithub.com/­google/­lovefield/­blob/­master/­docs/­spec_index.mdgithub.com/­memcached/­memcached/­wikisplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerAlibabaApache Software FoundationGoogleDanga Interactive infoursprünglich von Brad Fitzpatrick für LiveJournal entwickeltSplice Machine
Erscheinungsjahr20162018201420032014
Aktuelle Version1.1.0, April 20232.1.12, February 20171.6.27, Mai 20243.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache 2.0Open Source infoBSD LizenzOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJavaScriptCJava
Server BetriebssystemegehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js) infotested with Chrome, Firefox, IE, SafariFreeBSD
Linux
OS X
Unix
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreijajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinjajaneinja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languageSQL-like query language infovia JavaScript builder patternneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP APIJDBC
Native API
Propriätäres ProtokollJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
Python
C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala
JavaScript.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinjaneinneinja infoJava
TriggersneinjaUsing read-only observersneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoImplicit feature of the cloud servicehorizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)keinekeineShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infoImplicit feature of the cloud serviceselectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicaskeinekeine infoRepcached, ein Memcached Patch, liefert ReplicationMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinIntegration with Hadoop and SparkneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Strong Consistency with Raft
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-row operationsneinACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajayes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Databaseneinja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja infousing MemoryDBja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights based on subaccounts and tokensjaneinja infomittels SASL (Simple Authentication and Security Layer) ProtokollAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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

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Weitere Ressourcen
Alibaba Cloud Table StoreApache IoTDBLovefieldMemcachedSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

Redis extends the lead in the DB-Engines key-value store ranking
3. Februar 2014, Matthias Gelbmann

New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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