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Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. EJDB vs. Vitess

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Name

Kurzbeschreibung

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.

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	2,72
Rang	#100	Overall
	#8	Time Series DBMS
	#5	Vektor DBMS

Punkte	0,13
Rang	#331	Overall
	#46	Document Stores

Punkte	0,86
Rang	#202	Overall
	#95	Relational DBMS

Website

www.dolphindb.com

github.com/Softmotions/ejdb

vitess.io

Technische Dokumentation

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

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

vitess.io/docs

Entwickler

DolphinDB, Inc

Softmotions

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2018

2012

2013

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

Open Source

GPLv2

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

serverlos

Docker
Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

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

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

In-process Library

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

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

horizontale Partitionierung

keine

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

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

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

Administrators, Users, Groups

nein

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

Deepthi Sigireddi on Distributed Database Architecture in the Cloud Native Era
20. Mai 2024, InfoQ.com

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

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

PlanetScale offers undo button to reverse schema migration without losing data
24. März 2022, The Register

CNCF’s Vitess Scales MySQL with the Help of Kubernetes
9. Februar 2018, The New Stack

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