DBMS > ArcadeDB vs. DataFS vs. Heroic

Vergleich der Systemeigenschaften ArcadeDB vs. DataFS vs. Heroic

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Name

Kurzbeschreibung

Fast and scalable multi-model DBMS, originally forked from OrientDB but most of the code has been rewritten

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Time Series DBMS

in next version

Object oriented DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

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

Punkte	0,10
Rang	#358	Overall
	#48	Document Stores
	#38	Graph DBMS
	#52	Key-Value Stores
	#35	Time Series DBMS

Punkte	0,09
Rang	#360	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Website

arcadedb.com

newdatabase.com

github.com/spotify/heroic

Technische Dokumentation

docs.arcadedb.com

dev.mobiland.com/Overview.xsp

spotify.github.io/heroic

Entwickler

Arcade Data

Mobiland AG

Spotify

Erscheinungsjahr

2021

2018

2014

Aktuelle Version

September 2021

1.1.263, October 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Windows

Datenschema

schemafrei

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

schemafrei

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

nein

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SQL-like query language, no joins

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MongoDB API
OpenCypher
PostgreSQL wire protocol
Redis API
RESTful HTTP/JSON API
TinkerPop Gremlin

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

.Net
C
C#
C++
VB.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

no, except callback-events from server when changes happened

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Proprietary Sharding system

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

relationship in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Windows-Profile

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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