DBMS > CockroachDB vs. FatDB vs. GeoMesa vs. mSQL vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften CockroachDB vs. FatDB vs. GeoMesa vs. mSQL vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

CockroachDB is a distributed database architected for modern cloud applications. It is wire compatible with PostgreSQL and backed by a Key-Value Store, which is either RocksDB or a purpose-built derivative, called Pebble.

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

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

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	6,15
Rang	#55	Overall
	#33	Relational DBMS

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	1,27
Rang	#167	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

www.cockroachlabs.com

www.geomesa.org

hughestech.com.au/products/msql

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

www.cockroachlabs.com/docs

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

docs.voltdb.com

Entwickler

Cockroach Labs

FatCloud

CCRi und Andere

Hughes Technologies

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2012

2014

1994

2010

Aktuelle Version

23.1.1, Mai 2023

4.0.5, Februar 2024

4.4, Oktober 2021

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0, commercial license available

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Linux
OS X

for development

Datenschema

dynamic schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

yes, wire compatible with PostgreSQL

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

JDBC
ODBC

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Rust

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Ãœber Applikationen

nein

Java

Triggers

nein

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by key range)

all tables are translated to an ordered KV store and then broken down into 64MB ranges, which are then used as replicas in RAFT

Sharding

abhängig von Storage layer

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using RAFT

frei wählbarer Replikationsfaktor

abhängig von Storage layer

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

abhängig von Storage layer

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

abhängig von Storage layer

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role-based access control

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

nein

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

DB-Engines Blog Posts

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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9. April 2024, PR Newswire

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5. Dezember 2023, The New Stack

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14. Februar 2024, InfoQ.com

How to Unlock Real-Time Data Streams with CockroachDB and Amazon MSK | Amazon Web Services
6. November 2023, AWS Blog

CockroachDB tempts legacy databases to crawl into the cloud age
29. Januar 2024, The Register

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29. November 2018, diggers.news

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16. Oktober 2023, YourStory

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31. August 2021, PR Newswire

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30. Januar 2014, Datanami

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1. Februar 2017, eWeek

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28. Januar 2016, The New Stack

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