DBMS > Cachelot.io vs. EventStoreDB vs. HEAVY.AI vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften Cachelot.io vs. EventStoreDB vs. HEAVY.AI vs. Lovefield

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory caching system

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Event Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#396	Overall
	#64	Key-Value Stores

Punkte	1,14
Rang	#181	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	2,10
Rang	#126	Overall
	#61	Relational DBMS

Punkte	0,32
Rang	#290	Overall
	#132	Relational DBMS

Website

cachelot.io

www.eventstore.com

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

developers.eventstore.com

docs.heavy.ai

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

Event Store Limited

HEAVY.AI, Inc.

Google

Erscheinungsjahr

2015

2012

2016

2014

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

5.10, Jänner 2022

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Simplified BSD License

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition 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

C++

C++ and CUDA

JavaScript

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Linux
Windows

Linux

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

Memcached Protokoll

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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