DBMS > Apache Phoenix vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. Lovefield

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Unsere Besucher vergleichen Apache Phoenix und Lovefield oft mit ClickHouse und MongoDB.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

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

Punkte	1,91
Rang	#126	Overall
	#59	Relational DBMS

Punkte	0,25
Rang	#298	Overall
	#135	Relational DBMS

Website

phoenix.apache.org

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

Apache Software Foundation

Google

Erscheinungsjahr

2014

Aktuelle Version

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 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

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Implementierungssprache

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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