DB-EnginesExtremeDB: mitigate connectivity issues in a DBMSEnglish
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DBMS > DataFS vs. EventStoreDB vs. Heroic vs. Hyprcubd

Vergleich der Systemeigenschaften DataFS vs. EventStoreDB vs. Heroic vs. Hyprcubd

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDataFS  Xaus Vergleich ausschliessenEventStoreDB  Xaus Vergleich ausschliessenHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenHyprcubd  Xaus Vergleich ausschliessen
Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungAll data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchServerless Time Series DBMS
Primäres DatenbankmodellObject oriented DBMSEvent StoreTime Series DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleGraph DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,06
Rang#354  Overall
#15  Object oriented DBMS
Punkte1,10
Rang#179  Overall
#1  Event Stores
Punkte0,51
Rang#255  Overall
#21  Time Series DBMS
Websitenewdatabase.comwww.eventstore.comgithub.com/­spotify/­heroichyprcubd.com (offline)
Technische Dokumentationdev.mobiland.com/­Overview.xspdevelopers.eventstore.comspotify.github.io/­heroic
EntwicklerMobiland AGEvent Store LimitedSpotifyHyprcubd, Inc.
Erscheinungsjahr201820122014
Aktuelle Version1.1.263, October 202221.2, Februar 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaGo
Server BetriebssystemeWindowsLinux
Windows
gehostet
DatenschemaClasses, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)schemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infotime, int, uint, float, string
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinja infovia Elasticsearchnein
SQL infoSupport of SQLneinneinSQL-like query language
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client
HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
gRPC (https)
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C#
C++
VB.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinnein
Triggersno, except callback-events from server when changes happenedneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenProprietary Sharding systemSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajanein
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleWindows-Profiletoken access

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
DataFSEventStoreDBHeroicHyprcubd
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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