DBMS > BoltDB vs. Brytlyt vs. DolphinDB vs. Heroic vs. LeanXcale

Vergleich der Systemeigenschaften BoltDB vs. Brytlyt vs. DolphinDB vs. Heroic vs. LeanXcale

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable GPU-accelerated RDBMS for very fast analytic and streaming workloads, leveraging PostgreSQL

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

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

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,70
Rang	#225	Overall
	#31	Key-Value Stores

Punkte	0,27
Rang	#292	Overall
	#132	Relational DBMS

Punkte	2,72
Rang	#100	Overall
	#8	Time Series DBMS
	#5	Vektor DBMS

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Website

github.com/boltdb/bolt

brytlyt.io

www.dolphindb.com

github.com/spotify/heroic

www.leanxcale.com

Technische Dokumentation

docs.brytlyt.io

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

spotify.github.io/heroic

Entwickler

Brytlyt

DolphinDB, Inc

Spotify

LeanXcale

Erscheinungsjahr

2013

2016

2018

2014

2015

Aktuelle Version

5.0, August 2023

v2.00.4, January 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

C, C++ and CUDA

C++

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

specific XML-type available, but no XML query functionality.

nein

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

nein

through Apache Derby

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

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

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Java
Perl
Python
Tcl

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

C
Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

in PL/pgSQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Administrators, Users, Groups

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

What I learnt from building 3 high traffic web applications on an embedded key value store.
21. Februar 2018, hackernoon.com

4 Instructive Postmortems on Data Downtime and Loss
1. März 2024, The Hacker News

Roblox’s cloud-native catastrophe: A post mortem
31. Januar 2022, InfoWorld

How to Put a GUI on Ansible, Using Semaphore
22. April 2023, The New Stack

Grafana Loki: Architecture Summary and Running in Kubernetes
14. März 2023, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

Opensignal Announces Acquisition of Brytlyt GPU-based Data Analytics & Visualization Technology
5. Juni 2024, PR Web

Brytlyt releases version 5.0, introducing a more intuitive, intelligent and flexible analytics platform
1. August 2023, PR Newswire

Bringing GPUs To Bear On Bog Standard Relational Databases
26. Februar 2018, The Next Platform

London’s Brytlyt raises €4.4 million for its data analytics and visualisation technology
22. Dezember 2021, EU-Startups

Future of Data Visualization and Agile Business Intelligence
17. Mai 2021, insideHPC

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk