DBMS > Blueflood vs. Dragonfly vs. OrigoDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. Dragonfly vs. OrigoDB vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

A drop-in Redis replacement that scales vertically to support millions of operations per second and terabyte sized workloads, all on a single instance

A fully ACID in-memory object graph database

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store

Document Store
Object oriented DBMS

Document Store

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

Punkte	0,06
Rang	#353	Overall
	#34	Time Series DBMS

Punkte	0,41
Rang	#266	Overall
	#38	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

blueflood.io

github.com/dragonflydb/dragonfly
www.dragonflydb.io

origodb.com

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

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

www.dragonflydb.io/docs

origodb.com/docs

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Rackspace

DragonflyDB team and community contributors

Robert Friberg et al

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2023

2009

under the name LiveDB

2019

Aktuelle Version

1.0, March 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

BSL 1.1

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

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux

Linux
Windows

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

Datenschema

vordefiniertes Schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

strings, hashes, lists, sets, sorted sets, bit arrays

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protocol

.NET Client API
HTTP API
LINQ

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Clojure
D
Dart
Elixir
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Objective-C
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift
Tcl

.Net

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Lua

nein

Triggers

nein

publish/subscribe channels provide some trigger functionality

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of command blocks and scripts

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, strict serializability by the server

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

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

Password-based authentication

Role based authorization

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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DragonflyDB Announces $21m in New Funding and General Availability
21. März 2023, Business Wire

DragonflyDB reels in $21M for its speedy in-memory database
21. März 2023, SiliconANGLE News

DragonflyDB Raises $21M in Funding
21. März 2023, FinSMEs

Dragonfly 1.0 Released For What Claims To Be The World's Fastest In-Memory Data Store
20. März 2023, Phoronix

Intel Linux Kernel Optimizations Show Huge Benefit For High Core Count Servers
29. März 2023, Phoronix

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