DBMS > Databend vs. DolphinDB vs. Graph Engine vs. H2 vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. DolphinDB vs. Graph Engine vs. H2 vs. Lovefield

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An open-source, elastic, and workload-aware cloud data warehouse designed to meet businesses' massive-scale analytics needs at low cost and with low complexity

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,30
Rang	#287	Overall
	#130	Relational DBMS

Punkte	4,13
Rang	#80	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Website

github.com/datafuselabs/databend
www.databend.com

www.dolphindb.com

www.graphengine.io

www.h2database.com

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

docs.databend.com

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

www.graphengine.io/docs/manual

www.h2database.com/html/main.html

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

Databend Labs

DolphinDB, Inc

Microsoft

Thomas Mueller

Google

Erscheinungsjahr

2021

2018

2010

2005

2014

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

v2.00.4, January 2022

2.2.220, Juli 2023

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free community version available

Open Source

MIT License

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Rust

C++

.NET and C

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

gehostet
Linux
macOS

Linux
Windows

.NET

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Datenschema

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
JDBC
RESTful HTTP API

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

C#
C++
F#
Visual Basic

Java

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users with fine-grained authorization concept, user roles

Administrators, Users, Groups

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

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21. Juni 2023, Datanami

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27. Februar 2019, Data Science Central

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