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Vergleich der Systemeigenschaften Derby vs. KeyDB vs. Lovefield vs. VoltDB

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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.

An ultra-fast, open source Key-value store fully compatible with Redis API, modules, and protocols

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Relational 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	0,71
Rang	#226	Overall
	#33	Key-Value Stores

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

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

db.apache.org/derby

github.com/Snapchat/KeyDB
keydb.dev

google.github.io/lovefield

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

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

docs.keydb.dev

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

docs.voltdb.com

Entwickler

Apache Software Foundation

EQ Alpha Technology Ltd.

Google

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

1997

2019

2014

2010

Aktuelle Version

10.17.1.0, November 2023

2.1.12, February 2017

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

BSD-3

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

Java

C++

JavaScript

Java, C++

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
OS X

for development

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

teilweise

Supported data types are strings, hashes, lists, sets and sorted sets, bit arrays, hyperloglogs and geospatial indexes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

by using the Redis Search module

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protoco

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C
C#
C++
Clojure
Crystal
D
Dart
Elixir
Erlang
Fancy
Go
Haskell
Haxe
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Pascal
Perl
PHP
Prolog
Pure Data
Python
R
Rebol
Ruby
Rust
Scala
Scheme
Smalltalk
Swift
Tcl
Visual Basic

JavaScript

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Lua

nein

Java

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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
Strong eventual consistency with CRDTs

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Optimistic locking, atomic execution of commands blocks and scripts

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Configurable mechanisms for persistency via snapshots and/or operations logs

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

Snapshots und Command Logging

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

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz und ACL

nein

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

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Installing Apache Hive 3.1.2 on Windows 10 | by Hadi Fadlallah
3. Mai 2020, Towards Data Science

The Arrival of Java 20
21. März 2023, Oracle

No, Citrix did not kill CloudStack
15. September 2014, InfoWorld

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12. Mai 2022, TechCrunch

Snap Acquires KeyDB for Open-Source Services
17. Mai 2022, XR Today

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18. März 2024, Microsoft

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19. März 2024, The Stack

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31. August 2021, PR Newswire

VoltDB Turns to Real-Time Analytics with NewSQL Database
30. Januar 2014, Datanami

VoltDB Upgrades Power, Security of Its In-Memory Database
1. Februar 2017, eWeek

VoltDB Aims for Fast Big Data Development -- ADTmag
29. Januar 2015, ADT Magazine

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