DBMS > Cachelot.io vs. Lovefield vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Stardog vs. YottaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Cachelot.io vs. Lovefield vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Stardog vs. YottaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory caching system

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

A fast and solid embedded Key-value store

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

using the Octo plugin

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

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	4,48
Rang	#75	Overall
	#6	Wide Column Stores

Punkte	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	0,20
Rang	#317	Overall
	#47	Key-Value Stores

Website

cachelot.io

google.github.io/lovefield

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

www.stardog.com

yottadb.com

Technische Dokumentation

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

docs.stardog.com

yottadb.com/resources/documentation

Entwickler

Google

Microsoft

Stardog-Union

YottaDB, LLC

Erscheinungsjahr

2015

2014

2012

2010

2001

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Simplified BSD License

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

Open Source

AGPL 3.0

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++

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

gehostet

Linux
macOS
Windows

Docker
Linux

Datenschema

schemafrei

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

supports real-time indexing in full-text and geospatial

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

by using the Octo plugin

APIs und andere Zugriffskonzepte

Memcached Protokoll

RESTful HTTP API

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

PostgreSQL wire protocol

using the Octo plugin
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

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

JavaScript

.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

C
Go
JavaScript (Node.js)
Lua
M
Perl
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

optimistic Locking

ACID

optimistic Locking

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Benutzer und Gruppen basierend auf Betriebssystem-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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

Azure Cosmos DB Data Migration tool imports from Azure Table storage | Azure updates
5. Mai 2015, Microsoft

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9. Juli 2021, hackernoon.com

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

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