DBMS > ArcadeDB vs. MySQL vs. Splice Machine vs. SQL.JS vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften ArcadeDB vs. MySQL vs. Splice Machine vs. SQL.JS vs. TimescaleDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Portierung von SQLite auf JavaScript

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Time Series DBMS

in next version

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,02
Rang	#374	Overall
	#52	Document Stores
	#38	Graph DBMS
	#56	Key-Value Stores
	#38	Time Series DBMS

Punkte	1029,49
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#244	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	0,53
Rang	#246	Overall
	#115	Relational DBMS

Punkte	4,06
Rang	#73	Overall
	#5	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.arcadedb.com

dev.mysql.com/doc

splicemachine.com/how-it-works

sql.js.org/documentation/index.html

docs.timescale.com

Entwickler

Arcade Data

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Splice Machine

Alon Zakai

mittlerweile Weiterentwicklungen durch andere erfolgt

Timescale

Erscheinungsjahr

2021

1995

2014

2012

2017

Aktuelle Version

September 2021

9.0.0, Juli 2024

3.1, March 2021

2.15.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

Apache 2.0

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

C und C++

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

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

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

SQL

Support of SQL

SQL-like query language, no joins

mit proprietären Erweiterungen

SQL-92 wird nicht vollständig unterstützt

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

JavaScript API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

Java

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

JavaScript

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietäre Syntax

Java

nein

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

relationship in graphs

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

außer mittels Serialisierung der DB auf einen File

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
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Navicat Monitor is a safe, simple and agentless remote server monitoring tool for MySQL and many other database management systems.
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Navicat for MySQL is the ideal solution for MySQL/MariaDB administration and development.
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Weitere Ressourcen

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3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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The struggle for the hegemony in Oracle's database empire
2. Mai 2017, Paul Andlinger

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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