DBMS > Cloudflare Workers KV vs. Datomic vs. GeoMesa vs. ITTIA

Vergleich der Systemeigenschaften Cloudflare Workers KV vs. Datomic vs. GeoMesa vs. ITTIA

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A global, low-latency, key-value store for applications on Cloudflare with exceptionally high read volumes and low-latency.

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

Edge Time Series DBMS with Real-Time Stream Processing

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,39
Rang	#274	Overall
	#39	Key-Value Stores

Punkte	1,66
Rang	#144	Overall
	#66	Relational DBMS

Punkte	0,86
Rang	#205	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,44
Rang	#267	Overall
	#23	Time Series DBMS

Website

www.cloudflare.com/developer-platform/workers-kv

www.datomic.com

www.geomesa.org

www.ittia.com

Technische Dokumentation

developers.cloudflare.com/kv/api

docs.datomic.com

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

Entwickler

Cloudflare

Cognitect

CCRi und Andere

ITTIA L.L.C.

Erscheinungsjahr

2018

2012

2014

2007

Aktuelle Version

1.0.7075, Dezember 2023

5.0.0, Mai 2024

8.7

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java, Clojure

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Float/Blob/Integer/String/Unicode/Date/Time/Timestamp/Interval

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

yes

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST
Proprietäres Protokoll

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Dart
JavaScript
Kotlin
Python
Rust
Scala

Clojure
Java

C
C++
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transaction Functions

nein

Triggers

nein

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

abhängig von Storage layer

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

abhängig von Storage layer

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

abhängig von Storage layer

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

In-Memory Unterstützung

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

nein

recommended only for testing and development

abhängig von Storage layer

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Database file passwords

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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