DBMS > Cubrid vs. Datomic vs. Heroic vs. LokiJS

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Datomic vs. Heroic vs. LokiJS

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

In-memory JavaScript DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Document Store

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

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	1,59
Rang	#150	Overall
	#69	Relational DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,43
Rang	#264	Overall
	#42	Document Stores

Website

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

www.datomic.com

github.com/spotify/heroic

github.com/techfort/LokiJS

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

docs.datomic.com

spotify.github.io/heroic

techfort.github.io/LokiJS

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Cognitect

Spotify

Erscheinungsjahr

2008

2012

2014

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

1.0.6735, Juni 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C, C++, Java

Java, Clojure

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

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

via Elasticsearch

über Views

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

RESTful HTTP API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Clojure
Java

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Transaction Functions

nein

View Functions in JavaScript

Triggers

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

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

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

In-Memory Unterstützung

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

nein

recommended only for testing and development

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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