DBMS > BoltDB vs. InfinityDB vs. LevelDB vs. Trafodion vs. Transwarp KunDB

Vergleich der Systemeigenschaften BoltDB vs. InfinityDB vs. LevelDB vs. Trafodion vs. Transwarp KunDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

An embedded key-value store for Go.

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

OLTP DBMS based on a distributed architecture and highly compatible with MySQL and Oracle

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,74
Rang	#220	Overall
	#31	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#378	Overall
	#57	Key-Value Stores

Punkte	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	0,10
Rang	#344	Overall
	#151	Relational DBMS

Website

github.com/boltdb/bolt

boilerbay.com

github.com/google/leveldb

trafodion.apache.org

www.transwarp.cn/en/product/kundb

Technische Dokumentation

boilerbay.com/infinitydb/manual

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Boiler Bay Inc.

Google

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Transwarp

Erscheinungsjahr

2013

2002

2011

2014

Aktuelle Version

4.0

1.23, Februar 2021

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

BSD

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

Java

C++

C++, Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Illumos
Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

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

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

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LevelDB in Ruby — SitePoint
22. Oktober 2014, SitePoint

Microsoft Teams stores auth tokens as cleartext in Windows, Linux, Macs
14. September 2022, BleepingComputer

Pliops unveils XDP-Rocks for RocksDB – Blocks and Files
19. Oktober 2022, Blocks & Files

XanMod, Liquorix Kernels Offer Some Advantages On AMD Ryzen 5 Notebook
26. Juli 2021, Phoronix

Rust-Based Info Stealers Abuse GitHub Codespaces
19. Mai 2023, Trend Micro

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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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