DBMS > Cloudflare Workers KV vs. Lovefield vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften Cloudflare Workers KV vs. Lovefield vs. Oracle Berkeley DB

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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.

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

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

Punkte	0,39
Rang	#278	Overall
	#39	Key-Value Stores

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

Punkte	2,52
Rang	#114	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Website

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

google.github.io/lovefield

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

Technische Dokumentation

developers.cloudflare.com/kv/api

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

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

Entwickler

Cloudflare

Google

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2018

2014

1994

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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

JavaScript

C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

Server Betriebssysteme

gehostet

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

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

only with the Berkeley DB XML edition

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Dart
JavaScript
Kotlin
Python
Rust
Scala

JavaScript

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual 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

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

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