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DBMS > Cloudflare Workers KV vs. MySQL vs. Spark SQL vs. Trafodion vs. VictoriaMetrics

Vergleich der Systemeigenschaften Cloudflare Workers KV vs. MySQL vs. Spark SQL vs. Trafodion vs. VictoriaMetrics

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameCloudflare Workers KV  Xaus Vergleich ausschliessenMySQL  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessenVictoriaMetrics  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungA global, low-latency, key-value store for applications on Cloudflare with exceptionally high read volumes and low-latency.Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMSSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenTransactional SQL-on-Hadoop DBMSA fast, cost-effective and scalable Time Series DBMS and monitoring solution
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreRelational DBMS infoKey/Value Zugriff über memcached APIRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,39
Rang#274  Overall
#39  Key-Value Stores
Punkte1061,34
Rang#2  Overall
#2  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte1,23
Rang#172  Overall
#15  Time Series DBMS
Websitewww.cloudflare.com/­developer-platform/­workers-kvwww.mysql.comspark.apache.org/­sqltrafodion.apache.orgvictoriametrics.com
Technische Dokumentationdevelopers.cloudflare.com/­kv/­apidev.mysql.com/­docspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmltrafodion.apache.org/­documentation.htmldocs.victoriametrics.com
github.com/­VictoriaMetrics/­VictoriaMetrics/­wiki
EntwicklerCloudflareOracle infoseit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach SunApache Software FoundationApache Software Foundation, originally developed by HPVictoriaMetrics
Erscheinungsjahr20181995201420142018
Aktuelle Version8.4.0, April 20243.5.0 ( 2.13), September 20232.3.0, Februar 2019v1.91, Mai 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoGPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.Open Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Aiven for MySQL: Fully managed MySQL, deployable in the cloud of your choice, with seamless integrations and lightning-fast setup.
ImplementierungsspracheC und C++ScalaC++, JavaGo
Server BetriebssystemegehostetFreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Windows
LinuxFreeBSD
Linux
macOS
OpenBSD
Datenschemaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaneinneinnein
Sekundärindizesneinjaneinja
SQL infoSupport of SQLneinja infomit proprietären ErweiterungenSQL-like DML and DDL statementsjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP REST
Proprietäres Protokoll
ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Graphite protocol
InfluxDB Line Protocol
OpenTSDB
Prometheus Query API
Prometheus Remote Read/Write
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Dart
JavaScript
Kotlin
Python
Rust
Scala
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Java
Python
R
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoproprietäre SyntaxneinJava Stored Proceduresnein
Triggersneinjaneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabricyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keineja, durch HBaseSynchronous replication
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinja infomittels user defined functions und HBasenein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja infonicht für MyISAM Storage Engineneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID infonicht für MyISAM Storage EngineneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Enginejajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder RollenneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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.

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Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
Cloudflare Workers KVMySQLSpark SQLTrafodionVictoriaMetrics
DB-Engines Blog Posts

MySQL is the DBMS of the Year 2019
3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

MariaDB strengthens its position in the open source RDBMS market
5. April 2018, Matthias Gelbmann

The struggle for the hegemony in Oracle's database empire
2. Mai 2017, Paul Andlinger

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