DBMS > Apache Kylin vs. Blueflood vs. Google Cloud Datastore vs. LokiJS vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. Blueflood vs. Google Cloud Datastore vs. LokiJS vs. Riak KV

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stack

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

In-memory JavaScript DBMS

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	1,25
Rang	#170	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#346	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	4,36
Rang	#72	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	0,49
Rang	#260	Overall
	#42	Document Stores

Punkte	4,01
Rang	#79	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

kylin.apache.org

blueflood.io

cloud.google.com/datastore

github.com/techfort/LokiJS

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

cloud.google.com/datastore/docs

techfort.github.io/LokiJS

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

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

Rackspace

Google

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2015

2013

2008

2014

2009

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

JavaScript

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X

gehostet

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux
OS X

Datenschema

vordefiniertes Schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

über Views

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

nein

SQL-like query language (GQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

JavaScript API

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

JavaScript

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

mit Google App Engine

View Functions in JavaScript

Erlang

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

keine

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-source replication using Paxos

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

nein

yes, using Riak Security

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

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