DBMS > Datomic vs. Dragonfly vs. Lovefield vs. NSDb

Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. Dragonfly vs. Lovefield vs. NSDb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A drop-in Redis replacement that scales vertically to support millions of operations per second and terabyte sized workloads, all on a single instance

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	1,66
Rang	#144	Overall
	#66	Relational DBMS

Punkte	0,49
Rang	#261	Overall
	#38	Key-Value Stores

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

www.datomic.com

github.com/dragonflydb/dragonfly
www.dragonflydb.io

google.github.io/lovefield

nsdb.io

Technische Dokumentation

docs.datomic.com

www.dragonflydb.io/docs

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

nsdb.io/Architecture

Entwickler

Cognitect

DragonflyDB team and community contributors

Google

Erscheinungsjahr

2012

2023

2014

2017

Aktuelle Version

1.0.7075, Dezember 2023

1.0, March 2023

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

BSL 1.1

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java, Clojure

C++

JavaScript

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

strings, hashes, lists, sets, sorted sets, bit arrays

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protocol

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

C
C#
C++
Clojure
D
Dart
Elixir
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Objective-C
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift
Tcl

JavaScript

Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

Lua

nein

Triggers

By using transaction functions

publish/subscribe channels provide some trigger functionality

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic execution of command blocks and scripts

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, strict serializability by the server

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

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

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

recommended only for testing and development

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Password-based authentication

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Nubank buys firm behind Clojure programming language
28. Juli 2020, Finextra

Architecting Software for Leverage
13. November 2021, InfoQ.com

TerminusDB Takes on Data Collaboration with a git-Like Approach
1. Dezember 2020, The New Stack

James Dixon Imagines A Data Lake That Matters
26. Januar 2015, Forbes

Zoona Case Study
16. Dezember 2017, AWS Blog

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21. März 2023, Business Wire

DragonflyDB reels in $21M for its speedy in-memory database
21. März 2023, SiliconANGLE News

DragonflyDB Raises $21M in Funding
21. März 2023, FinSMEs

Dragonfly 1.0 Released For What Claims To Be The World's Fastest In-Memory Data Store
20. März 2023, Phoronix

Intel Linux Kernel Optimizations Show Huge Benefit For High Core Count Servers
29. März 2023, Phoronix

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