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Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. DolphinDB vs. Vitess

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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.

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,34
Rang	#283	Overall
	#130	Relational DBMS

Punkte	4,03
Rang	#78	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	0,88
Rang	#203	Overall
	#95	Relational DBMS

Website

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

www.dolphindb.com

vitess.io

Technische Dokumentation

docs.databend.com

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

vitess.io/docs

Entwickler

Databend Labs

DolphinDB, Inc

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2021

2018

2013

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

v2.00.4, January 2022

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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++

Server Betriebssysteme

gehostet
Linux
macOS

Linux
Windows

Docker
Linux
macOS

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

mit proprietären Erweiterungen

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

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

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

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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 across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users with fine-grained authorization concept, user roles

Administrators, Users, Groups

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Data Bending: Creating Unique Digital Visual Effects
23. April 2020, RedShark News

Rust and the OS, the Web, Database and Other Languages
21. November 2022, The New Stack

Â£1.1 Million in AddisonMckee Tube Bending Technologies Provides Dinex with Outstanding OEM Credentials
24. Mai 2007, news.thomasnet.com

bereitgestellt von Google News

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

They scaled YouTube — now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
13. November 2019, TechTarget

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

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