DBMS > BigObject vs. Blueflood vs. PlanetScale vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Blueflood vs. PlanetScale vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Scalable, distributed, serverless MySQL database platform built on top of Vitess

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Time Series DBMS

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,19
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

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

Punkte	1,49
Rang	#155	Overall
	#72	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

bigobject.io

blueflood.io

planetscale.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

planetscale.com/docs

www.xtdb.com/docs

Entwickler

BigObject, Inc.

Rackspace

PlanetScale

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

2013

2020

2019

Aktuelle Version

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

MIT License

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

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
OS X

Docker
Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

vordefiniertes Schema

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

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

mit proprietären Erweiterungen

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

proprietäre Syntax

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID at shard level

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

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PlanetScale ends free tier bid, sheds staff in profitability bid
11. März 2024, The Register

PlanetScale forks MySQL to add vector support
3. Oktober 2023, TechCrunch

PlanetScale Named to Fortune 2023 Best Small Workplaces
31. August 2023, Business Wire

How to Migrate to PlanetScale's Serverless Database
14. Oktober 2021, The New Stack

PlanetScale review: Horizontally scalable MySQL in the cloud
1. September 2021, InfoWorld

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