DBMS > Cloudflare Workers KV vs. Spark SQL vs. STSdb vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Cloudflare Workers KV vs. Spark SQL vs. STSdb vs. Tkrzw

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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.

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	0,32
Rang	#283	Overall
	#40	Key-Value Stores

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

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

Website

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

spark.apache.org/sql

github.com/STSSoft/STSdb4

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

developers.cloudflare.com/kv/api

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Cloudflare

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2018

2014

2011

2020

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST
Proprietäres Protokoll

JDBC
ODBC

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Dart
JavaScript
Kotlin
Python
Rust
Scala

Java
Python
R
Scala

C#
Java

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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