DBMS > Cachelot.io vs. Hive vs. PlanetScale vs. Prometheus vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften Cachelot.io vs. Hive vs. PlanetScale vs. Prometheus vs. Riak KV

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory caching system

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

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

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	1,59
Rang	#151	Overall
	#70	Relational DBMS

Punkte	8,42
Rang	#47	Overall
	#2	Time Series DBMS

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

planetscale.com/docs

prometheus.io/docs

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

PlanetScale

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2015

2012

2020

2015

2009

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Simplified BSD License

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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++

Java

Erlang

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Docker
Linux
macOS

Linux
Windows

Linux
OS X

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data only

nein

XML Unterstützung

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

nein

Importieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

mit proprietären Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Memcached Protokoll

JDBC
ODBC
Thrift

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

RESTful HTTP/JSON API

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++
Java
PHP
Python

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

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

proprietäre Syntax

nein

Erlang

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

mittels Federation

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID at shard level

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

nein

yes, using Riak Security

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

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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