DBMS > Derby vs. Graph Engine vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften Derby vs. Graph Engine vs. Lovefield

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

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

Punkte	4,71
Rang	#69	Overall
	#37	Relational DBMS

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

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

Website

db.apache.org/derby

www.graphengine.io

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

db.apache.org/derby/manuals/index.html

www.graphengine.io/docs/manual

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

Entwickler

Apache Software Foundation

Microsoft

Google

Erscheinungsjahr

1997

2010

2014

Aktuelle Version

10.17.1.0, November 2023

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 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

.NET and C

JavaScript

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

.NET

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C#
C++
F#
Visual Basic

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

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

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

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. März 2023, Oracle

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27. Juli 2016, GeekWire

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27. Februar 2019, Data Science Central

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