DBMS > Cloudflare Workers KV vs. LeanXcale vs. Linter vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Percona Server for MongoDB

Vergleich der Systemeigenschaften Cloudflare Workers KV vs. LeanXcale vs. Linter vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Percona Server for MongoDB

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.

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

RDBMS for high security requirements

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

A drop-in replacement for MongoDB Community Edition with enterprise-grade features.

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Wide Column Store

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,29
Rang	#283	Overall
	#40	Key-Value Stores

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#368	Overall
	#156	Relational DBMS

Punkte	3,55
Rang	#80	Overall
	#6	Wide Column Stores

Punkte	0,50
Rang	#250	Overall
	#39	Document Stores

Website

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

www.leanxcale.com

linter.ru

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

www.percona.com/mongodb/software/percona-server-for-mongodb

Technische Dokumentation

developers.cloudflare.com/kv/api

docs.percona.com/percona-distribution-for-mongodb

Entwickler

Cloudflare

LeanXcale

relex.ru

Microsoft

Percona

Erscheinungsjahr

2018

2015

1990

2012

2015

Aktuelle Version

3.4.10-2.10, November 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL Version 2

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 und C++

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

gehostet

Linux

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

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST
Proprietäres Protokoll

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Dart
JavaScript
Kotlin
Python
Rust
Scala

C
Java
Scala

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

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

Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

optimistic Locking

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

via In-Memory Engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

Access rights for users and roles

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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21. August 2022, hackernoon.com

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1. September 2020, How-To Geek

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2. November 2023, The Register

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How to use Azure Table storage in .Net
10. Juli 2024, InfoWorld

Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
23. Juli 2024, Simplilearn

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5. Mai 2015, azure.microsoft.com

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

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

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Percona Delivers Open Source In-Memory Storage Engine for Percona Server for MongoDB
20. August 2016, insideBIGDATA

Is database-as-a-service in Percona’s future?
23. Mai 2022, VentureBeat

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15. Mai 2023, The Stack

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