DBMS > Apache Pinot vs. Datomic vs. Lovefield vs. NSDb vs. RethinkDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Pinot vs. Datomic vs. Lovefield vs. NSDb vs. RethinkDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Realtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latency

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

DBMS for the Web with a mechanism to push updated query results to applications in realtime.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,40
Rang	#270	Overall
	#125	Relational DBMS

Punkte	1,59
Rang	#150	Overall
	#69	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	2,74
Rang	#105	Overall
	#19	Document Stores

Website

pinot.apache.org

www.datomic.com

google.github.io/lovefield

nsdb.io

rethinkdb.com

Technische Dokumentation

docs.pinot.apache.org

docs.datomic.com

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

nsdb.io/Architecture

rethinkdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Cognitect

Google

The Linux Foundation

since July 2017

Erscheinungsjahr

2015

2012

2014

2017

2009

Aktuelle Version

1.0.0, September 2023

1.0.6735, Juni 2023

2.1.12, February 2017

2.4.1, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2

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

Java, Clojure

JavaScript

Java, Scala

C++

Server Betriebssysteme

All OS with a Java JDK11 or higher

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

string, binary, float, bool, date, geometry

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

Clojure
Java

JavaScript

Java
Scala

community-supported driver
C#

community-supported driver
C++

community-supported driver
Clojure

community-supported driver
Dart

community-supported driver
Erlang

community-supported driver
Go

community-supported driver
Haskell

community-supported driver
Java

official driver
JavaScript (Node.js)

official driver
Lisp

community-supported driver
Lua

community-supported driver
Objective-C

community-supported driver
Perl

community-supported driver
PHP

community-supported driver
Python

official driver
Ruby

official driver
Scala

community-supported driver

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

nein

Triggers

By using transaction functions

Using read-only observers

Client-side triggers through changefeeds

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

Sharding

range based

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomic single-document operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC based

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

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

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

recommended only for testing and development

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

users and table-level permissions

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

DB-Engines Blog Posts

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4. August 2014, Paul Andlinger

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13. November 2021, InfoQ.com

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1. Dezember 2020, The New Stack

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5. Oktober 2016, VentureBeat

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15. August 2023, Open Source For You

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24. Januar 2017, TechRepublic

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